【论文】Graph Convolutional Networks for Temporal Action Localization 忠于原文,善于思考 简介研究领域:Temporal action localization(时序动作定位)会议:2019-ICCV作者:华南理工&腾讯AI lab-Runhao…
【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...
pin的原始feature(特征)由三部分组成,视觉信息,文字说明和每个节点在图中度的log值。其中视觉信息由VGG-16提取,共4096维;文字说明由Word2Vec-based模型提取,共256维。而在实验过程中,信息汇聚函数的选取方式也有很多,包括max-pooling、mean-pooling、mean-pooling-xent、mean-polling-hard和PinSage提到的考虑邻居重要性...
因此,本文试图沿着图神经网络的历史脉络,从最早基于不动点理论的图神经网络(Graph Neural Network, GNN)一步步讲到当前用得最火的图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Network, GCN), 期望通过本文带给读者一些灵感与启示。 本文的提纲与叙述要点主要参考了2篇图神经网络的Survey,分别是来自IEEE Fellow的 A Co...
1.55M 文档页数: 10页 顶/踩数: 0/0 收藏人数: 0 评论次数: 0 文档热度: 文档分类: IT计算机--Labview 系统标签: graphconvolutionalnetworksclassifcationpoolingeatures GraphConvolutionalNetworksEigenPoolingYaoMaMichiganStateUniversitymayao4@msu.eduSuhangWangPennsylvaniaStateUniversityszw494@psu.eduCharuAggarwalIBMT...
论文信息论文标题:Geom-GCN: Geometric Graph Convolutional Networks论文作者:Hongbin Pei, Bingzhen Wei, K. Chang, Yu Lei, Bo Yang论文来源:2020, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 IntriductionMPNN 存在的问题:即 丢失了节点与其邻居间的结构信息 和无法捕获节点之间的长距离依赖关系。
Zhang G, Hu Z, Wen G, et al. Dynamic graph convolutional networks by semi-supervised contrastive learning[J]. Pattern Recognition, 2023, 139: 109486. 摘要导读 传统的图卷积网络(GCN)及其变体通常只通过数据集给出的拓扑结构传播节点信息。然而,给定的拓扑结构只能表示一定的关系,而忽略节点之间的一些相关...
Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 论文记录 谱图卷积 层级线性模型 层间传播规则 模型 总结 参考链接 ...
论文名称 :Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender Systems 会议:WWW2019 论文地址:https://dl_acm.xilesou.top/citation.cfm?id=3313417 论文介绍 1.论文所做工作 这篇论文将图神经网络GNN中的图卷积网络GCN模型应用到了知识图谱KG中,并运用到推荐系统中。
论文解读:Graph Convolutional Networks for Text Classifification 先前的文本分类方法是基于CNN或RNN进行的,只能单独的对文本自身的上下文进行语义提取,而不能够对文本之间的相关信息进行表示。随着图结构在NLP领域的大放光彩,将图引入文本分类是新的思路。