为了将对象级信息编码为潜在语义对象和运动视觉单词,作者首先通过图操作将对象级特征分别聚合为外观和运动特征。在Multiple Feature Extraction中,我们得到了对象级别区域特征,帧级别的动作和外观特征,然后作者构建了一个GNN来进行对象级别的交互(其中每个region都可以看做GNN中的一个node)。模型不只是依赖于局部区域特征,...
该研究成果由ACM团队硕士生李进、硕士生张启荣在傅仰耿教授、刘文犀教授和香港城市大学Antoni B. Chan教授联合指导下完成。 深层图神经网络(GNN)中的过平滑问题不仅会导致图节点的嵌入无法区分,还会改变甚至破坏其语义结构,即语义过度平滑。现有的技术,如图规范化,旨在处...
最近,图神经网络(GNN)技术在推荐系统中得到了广泛的应用,主要原因有以下三点:(1)推荐系统中的大部分信息本质上都具有图结构,而 GNN 在图表示学习方面具有优势;(2)从图结构的角度,不同的数据类型信息可以采用统一的框架建模;(3)GNN通过多层网络传递信息,可以显式地编码用户交互行为中的高阶信号。本文基于推荐过程...
1. Introduction GNN简单来说就是Graph + Nerual Networks,关键问题就是将图的结构和图中每个节点和边的特征转化为一般的神经网络的输入(张量). 1.1 Why do we need GNN? GNN可以做的事情主要包括:分类和生成. 1.2 How can we train GNN model 我们将图作为输入的时候,很容易遇到如下...
迄今为止,在图数据的扰动已成为分析图神经网络(GNN)鲁棒性的有效工具。然而,现有的模型驱动的图扰动方法在大规模图数据中的应用成本可能过高,这阻碍了对研究者对大规模图神经网络鲁棒性的理解。本文提出了一种数据驱动的图数据结构扰动方法...
图神经网络（GNN）：用于处理图结构数据的深度学习模型。优化算法：遗传算法：模拟自然选择和遗传机制。粒子群优化（PSO）：模拟鸟群觅食行为。量子计算与量子算法：Shor算法：用于整数分解的量子算法。Grover算法：用于无序数据库搜索的量子算法。4. 如何成为ACM Fellow 成为ACM Fellow需要具备以下几个条件：1.卓越的...
多媒体国际顶级会议 ACM Multimedia 2019已于2019年10月21日至25日在法国尼斯举行。图神经网络在多媒体领域应用非常多,本文整理了七篇ACM MM 2019最新GNN相关论文,并附上论文链接供参考——个性化推荐、短视频推荐、多视频摘要、基于文本的行人搜索、视频关系检测、社区问答(CQA)系统等。
具体而言，研究者通过理论分析和实例说明了提出的注意力模块为何能够提升少样本学习 GNN。实验表明，通过归纳和转换设置，这种注意力 GNN 在 mini-ImageNet 和 Tiered-ImageNet 数据集上均在少样本学习方面优于当前基于 GNN 的 SOTA 方法。 本研究中用于少样本学习的注意力 GNN 框架总览。 各种方法在 mini-ImageNet...
国际多媒体会议(The 31th ACM International Conference on Multimedia,ACM MM)于2023年10月28日至11月3日在加拿大渥太华举行,该会议是计算机图形学与多媒体领域顶级会议,被中国计算机学会列为A类会议。 ACM MM 研究内容广泛,涵盖图像、视频、语音、文本等内容的分析、检索、编码、通信、交互、隐私保护等众多主题。
在此背景下,Mobvista反作弊团队提出了一种混式学习方法,该方法结合了神经网络(GNN)和梯度提升分类器,能够同时考虑局部上下文信息和全局上下文信息,以此来更好地检测移动广告中的Bots安装作弊。该团队并未直接利用现有的GNN模型,而是根据Mobvista的具体业务和Bots安装作弊的特点构建一个异构图并设计了一种新颖的消息传递...