[论文阅读笔记] node2vec:Scalable Feature Learning for Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 由于DeepWalk的随机游走是完全无指导的随机采样,即随机游走不可控.本文从该问题出发,设计了一种有偏向的随机游走策略,使得随机游走可以在DFS和BFS两种极端搜索方式中取得平衡. (2) 主要贡献 Contribution: 本篇论文主要的创新点在于改进了随机游走的策略,定义了两个参数p和q,使得随机游走在BFS…

论文题目:<node2vec Scalable Feature Learning for Network>发表时间:  KDD 2016 论文作者:  Aditya Grover;Aditya Grover; Jure Leskovec论文地址:  DownloadGithub:      Go 概述 node2vec is an algorithmic framework for representational learning on graphs. Given any graph, it…

[论文阅读笔记] metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 解决异构网络上的节点嵌入问题. 论文中指出了异构网络嵌入的两个关键问题: 在异构网络中,如何定义和建模节点邻域的概念? 如何优化嵌入模型,使得其能够有效的保留多种类型的节点和边的结构和语义信息. (2) 主要贡献 Contribution 1: 定义了异构网络表示学…

论文信息 论文标题:Learning Graph Augmentations to Learn Graph Representations论文作者:Kaveh Hassani, Amir Hosein Khasahmadi论文来源:2022, arXiv论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 我们引入了 LG2AR,学习图增强来学习图表示,这是一个端到端自动图增强框架,帮助编码器学习节点和图级别上的泛化表示.LG2AR由一个学习增强参数上的分布的概率策…

论文信息 论文标题:Learning Graph Embedding with Adversarial Training Methods论文作者:Shirui Pan, Ruiqi Hu, Sai-fu Fung, Guodong Long, Jing Jiang, Chengqi Zhang论文来源:2020, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 众多图嵌入方法关注于保存图结构或最小化重构损失,忽略了隐表示的嵌入分布形式,因此本文提出对…

Paper Information Title:<Generative Adversarial Networks>Authors:Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, M. Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron C. Courville, Yoshua BengioSources:2014, NIPSOther:26700 Citations, 41 ReferencesCode…

1 简介 随着图卷积神经网络在近年来的不断发展,其对于图结构数据的建模能力愈发强大.然而现阶段的工作大多针对简单无向图或者异质图的表示学习,对图中边存在方向和类型的特殊图----多关系图(Multi-relational Graph)的建模工作较少,且大多存在着两个问题: (1)整体网络模型的过参数化, (2)仅针对于结点的表示学习. 针对这两个问题,本论文提出了一种基于组合的图卷积神经网络来同时建模结点和边的表示,为了降低大量的边类型带来的参数量,作者采用了向量分解的方式,所有的边类型表示通过…

目录 一. 存在的问题 1.提取局部特征的能力 2.点云密度不均问题 二.解决方案 1.改进特征提取方法: (1)采样层(sampling) (2)分组层(grouping) (3)特征提取层(feature learning) 2.解决点云密度不均问题: (1)多尺度分组(MSG) (2)多分辨率分组(MRG) 三.网络结构 四.实验 4.1欧式度量空间中的点云分类 4.2语义场景标注的点集分割 4.3非欧几里德度量空间中的点集分类 4.4特征可视化 五.总结及存在的问题 六.代码解读 Poi…

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(下) 之前的研究思路主要是设计各种各样的pretext任务,比如patch相对位置预测.旋转预测.灰度图片上色.视频帧排序等等.CVPR19和ICCV19上,Google Brain的几个研究员发表了两篇论文,从另外的视角分析和研究self-supervised learning问题.两篇paper名字分别是:Revisiting Self-Supervised Visual Representation Learnin…

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(上) 前言 Supervised deep learning由于需要大量标注信息,同时之前大量的研究已经解决了许多问题.所以近期大家的研究关注点逐渐转向了Unsupervised learning,许多顶会包括ICML, NeurIPS, CVPR, ICCV相继出现一些不错的paper和研究工作. 这里主要关注Unsupervised learning一类特定的方法:Self-supervised learning(自…