【论文翻译】Bayesian graph convolutional neural networks for semi-supervised classifification 摘要 1,引言 2,相关工作 3,背景 4,方法论 5,实验结果 6,结论及未来工作 摘要 近年来,将卷积神经网络应用于图结构数据的技术已经出现。图卷积神经网络(GCNNs)已被用于处理节点、图的分类和矩阵补全问题。虽然性能令人...
本文从一篇关于通过 CNN 对自然图像进行超分辨率的论文(Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks)使用深度卷积网络的图像超分辨率中获得灵感,因为全色锐化(pansharpening)本身可以被视为超分辨率的一种特殊形式,所以作者首次将卷积神经网络运用于遥感图像的全色锐化算法,效果超过了所有传统方法。证明了使用遥...
The specific contributions of this paper are as follows: we trained one of the largest convolutional neural networks to date on the subsets of ImageNet used in the ILSVRC-2010 and ILSVRC-2012 competitions [2] and achieved by far the best results ever reported on these datasets. We wrote a ...
AlexNet是一个由8个神经网络层组成的深度卷积神经网络模型,用于大规模视觉识别任务。 3.1 卷积层和池化层 AlexNet使用了5个卷积层和3个池化层,每个卷积层后面紧跟一个ReLU激活函数和一个局部响应归一化(LRN)层。这些卷积层和池化层的作用是通过提取图像的特征,逐渐降低图像的分辨率和复杂性,从而使得后续的全连接层可...
论文解读 《Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices》 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.06473 源码地址:https://github.com/jiaxiang-wu/quantized-cnn CNN网络在许多方面发挥着越来越重要的作用,但是CNN模型普遍很大,计算复杂,对硬件的要求很高,这也是限制CNN发展的一个因素。在这篇论文中,...
Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems——论文笔记 简介 传统的深度学习网络主要针对图片,语音等欧氏空间内规则型数据;而对社交、电商和医疗等非规则结构数据则仍受到一定程度的限制。以电商场景为例,可以将用户、商品和广告等都看作节点(nodes),而将用户对于商品的购买,广告的点击等...
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 ...
卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)[2, 4, 15]利用类别标签学习弱监督的零件模型取得了显著的进展,这些类别标签不依赖于边界框/零件标注,因此可以大大提高细粒度识别的可用性和可伸缩性[25,31,35]。该框架通常由两个独立的步骤组成:1)通过正/负图像块[35]的训练进行局部定位,或者通过预先训练好...
论文:(2015) Artificial neural networks and gene expression programing based age estimation using facial features 简述:这项研究在FG-NET数据库上实现两种不同的技术,即卷积神经网络(CNN)和基因表达编程(GEP)。仅使用在良好照明条件下拍摄的无玻璃、无模糊、无胡须和定向良好的正面图像。通过将年龄分为(0-17)、...
输入:拓扑图(节点个数为n),以及节点的数据(维度为m) 建模:对图进行聚合,加入聚合h次,得到聚合的矩阵为,转化为矩阵的大小为(n,m,h) 得到结构化数据之后进行分类。 输出:节点分类或者回归 建模过程示例: 1.输入数据如下: