【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。虽然性能令人印...
因此,对于每个RGB图像像素Ixy=[IR xy, IG xy,IB xy]T,我们添加以下数量: 其中pi和λi分别是RGB像素值的3×3协方差矩阵的第i个特征向量和特征值,αi是前面提到的随机变量。对于特定训练图像的所有像素,每个αi只绘制一次,直到该图像再次用于训练,此时它被重新绘制。该方案近似地捕捉了自然图像的一个重要特性,...
论文:(2017) Age and gender classification from speech and face images by jointly fine-tuned deep neural networks. 地址: http://www.researchgate.net/publication/316970285_Age_and_Gender_Classification_from_Speech_and_Face_Images_by_Jointly_Fine-Tuned_Deep_Neural_Networks 简述:作者同时设计和训练了两...
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...
这里简单列几个实验结果,具体实验设置可以自行参考原论文。 1、MNIST数据集上对比经典CNN 2、20NEWs数据集上多种架构效果 3、MNIST数据集上多种卷积核的对比 下图中Non-Param和Spline代表第一代GCN论文中提出的两种卷积核,Chebyshev代表本文提出的卷积核: 4、GPU加速效果对比 下图表明本文提出的GCN结构在使用GPU加速...
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...
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 ...
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:
论文https://arxiv.org/pdf/1408.5882.pdf 摘要 文章报告了一系列神经网络的实验,利用预训练的词向量来训练网络,完成句级别分类任务。文章展示...
which shows the number of iterations required to reach 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 traditional saturating...