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
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 ...
PinSage在训练的过程中采用了Multi-GPU形式,minibatch取值为512-4096不等,大的batchsize可能会导致收敛困难,论文采取了warmup策略,即根据线性规则在第一个epoch中逐步将学习率(learning rate)从一个小值增加到峰值,之后在指数级减小learning rate。在整个训练过程中使用“hard”负样本会使训练收敛所需的时间增加一倍。...
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)、...
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 ...
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,...
论文阅读随笔:一维卷积神经网络 Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Diffusion-Convolutional Neural Networks 表示将各个节点信息∈RH×;F\inR^{H\timesF}∈RH×;F聚合的权重,是全为1的的向量;除以 NtN_tNt得到平均值。 WcW^cWc训练得到...;NtP^*_t\inR^{N_t\timesH\timesN_t}Pt∗∈RNt×H×;Nt,表示由 PtP_tPt组成的幂级数扩散卷积表示为 ...
which shows the number of iterations required to reach 25 % 25 \%25%training error on the CIFAR-10 dataset for a particular four-layer convolutional network. This plot shows that we would not have been able to experiment with such large neural networks for this work if we had used traditio...
Diffusion-Convolutional Neural Networks的主要创新点是什么? 该论文中提到的GNN是什么? Diffusion-Convolutional Neural Networks在哪个领域有应用? 背景 问题描述 对图数据结构进行建模 解决思路 这是一篇基于空间域的图神经网络,聚合方式通过采样(hop)1~k 阶的邻居并同 self 使用 mean 的方式得到新的 feature-vector...