本文旨在提出一种新型的量子图卷积神经网络(Quantum Graph Convolutional Neural Network, QGCN)模型,该模型利用量子参数化电路的计算能力来完成传统机器学习中的图分类任务。作者希望通过将经典GCN的架构与量子计算结合,验证QGCN在处理图结构数据上的有效性,并展示其在图级别分类任务中的优越性能。 3. 核心思想 3.1 ...
由于这些方法修剪或稀疏部分网络结构(例如,神经元、通道),而不是单独的权重,因此它们通常需要不太专业的库(例如,用于稀疏计算操作)来实现推理加速和运行时内存节省。本文的network slimming也属于这一类,不需要专门的lab来获得好处。 Neural architecture learning.虽然最先进的神经网络通道由专家设计,但在自动学习网络架构...
在node-classification上尚可,edge的实验却没做。实验在graph-classification上表现极差——因为我看作者通过将所有节点求和并平均了一下来表示graph-feature,着就让我想到了GNN上限的一篇论文,即sum的操作是优于mean的【当然对graph-classification了解不多,个人臆想】,mean反而更不容易区分开不同的graph了 这点没看懂,...
我们知道传统的CNN针对的是image,是欧氏空间square grid,那么使用同样square grid的卷积核就能对输入的图片进行特征的提取。在上一篇论文中,使用的理论是频域卷积(Spectral-domain),背后理论有点复杂。 这篇文章则从空域卷积(Spatial-domain)角度出发,直观上十分容易理解。
深度学习论文阅读图像分类篇(一):AlexNet《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 Abstract 摘要 1.Introduction 引言 2.The Dataset 数据集 3.The Architecture 架构 3.1 非线性ReLU 函数 3.2在多 GPU 上训练 3.3局部响应归一化 ...
在feedback Network论文中,模型通过反馈连接作出更精确的预测,下一个决策的输入取决于上一个决策的输出,实验证明这样自上而下的传播可以更好的提炼低层次的特征,提高分类表现,尤其对于有噪声的数据集。但是,如何建立适当的关注机制,加强各层之间的监督,仍有待探索。
论文:Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition Abstract 识别细粒度类别(例如,鸟类种类)高度依赖于鉴别部分定位和基于部分的细粒度特征学习。现有的方法主要是独立地解决这些挑战,而忽略了这样一个事实:部分本地化(例如,鸟的头部)和细粒度特征学习(例如,头部形状)是相互...
We trained a large, deep convolutional neural network to classify the1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contestinto the 1000 different classes. On the test data, we achieved top-1 and top5 error rates of 37.5% and 17.0% which is considerably better than theprevious...
Network In Network (NIN) 是 Lin 等人提出的一种通用网络结构。[18] 。它用微网络代替卷积层的线性滤波器,例如,论文中的多层感知器卷积(mlpconv)层,这使得它能够逼近潜在概念的更抽象的表示。NIN的整体结构就是这样的微网络的堆叠。图 4 显示了线性卷积层和 mlpconv 层之间的区别。形式上,卷积层的特征图(具有...
论文阅读:Deep convolutional neural network for the automated diagnosis of congestive heart failure using ECG signals 一、摘要 充血性心力衰竭(CHF)是一种慢性心脏病,伴有使人衰弱的症状,导致死亡率,发病率,医疗保健支出增加和生活质量下降。心电图(ECG)是一种无创且简单的诊断方法,可证明可检测到CHF的变化。但...