本文提出了一种结合扩散增强的自监督图对比学习框架(Graph Contrastive Learning with Diffusion Augmentation, GCDA),用于功能性磁共振成像分析。GCDA 包括一个 预训练模型 和一个 任务特定模型。在预训练模型中,我们首先通过图扩散增强(Graph Diffusion Augmentation, GDA)模块对由 fMRI 衍生的大脑功能连接网络进行增强,...
相比于传统的利用数值模拟进行逆向设计的方法,节约了大量的按需设计时间且设计结果准确。 专利权项:1.基于扩散模型和对比学习的超原子结构按需设计方法,其步骤为:S01、确定超原子结构信息参数,使用现有数据集中的超原子结构图像来训练扩散模型中的编解码器,编解码器包括编码器和解码器,它提供低维的潜在空间来训练扩散模...
基于对比学习的推荐系统投毒攻击检测方法 视角的生成图进行对比学习,获得用户节点低维特征表示;利用多层感知机构建分类器检测投毒攻击用户.其次,针对现有检测方法无法利用候选群组引导图神经网络模型训练造成候选... 李斯达 - 燕山大学 被引量: 0发表: 2023年 联合对比学习与图神经网络的自优化单细胞聚类 单细胞RNA测序...
本发明公开了一种基于扩散模型的对比学习图神经网络后门防御方法和系统,属于神经网络安全技术领域,包括:通过分数扩散模型和节点随机丢弃生成原始图的不同增强图,再利用对比学习训练GCN图编码器,与原数据训练的图解码器配合判断图数据是否含有触发器,最后对可疑图数据进行图重构。本发明提出的方法能够提高图神经网络对后门...
哥廷根数学学派 与现代信号处理,机器学习,深度学习,故障诊断那些事 字体生成模型 | 基于多尺度内容聚合和风格对比学习的去噪扩散One-Shot字体生成 +5 发布于 2024-01-03 08:07・IP 属地重庆 分享 收藏 评论区已关闭 登录知乎,您可以享受以下权益: ...
多模态学习近来受到重视,特别是文本 - 图像合成和图像 - 文本对比学习两个方向。一些模型因在创意图像生成、编辑方面的应用引起了公众的广泛关注,例如 OpenAI 的文本转图像模型 DALL・E、英伟达的 GauGAN。现在,来自谷歌的研究者也在这一方向做出了探索,提出了一种文本到图像的扩散模型 Imagen。