图神经过程(Graph Neural Processes, GNPs):GNPs将图神经网络(GNN)的概念融入神经过程,使得模型可以更有效地处理图结构数据。 神经扩散过程(Neural Diffusion Processes, NDPs): NDPs将扩散模型(DM)的概念融入神经过程,使得模型可以生成效果更好的数据。 Transformer神经过程(Transformer Neural Processes: Uncertainty-Awa...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1409.2329.pdf 一、RNN简介 RNN(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据的神经网络。神经网络包含输入层、隐层、输出层,通过**函数控制输出,层与层之间通过权值连接。下图一个标准的RNN结构图,图中每个箭头代表做一次变换,也就是说箭头连接带有权值。左侧是折叠起来的样子...
Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network (DCRNN) CNN-GCN Spatial Temporal GCN (ST-GCN) Structural-RNN 三、图神经网络的应用 1、Computer Vision 图形神经网络的最大应用领域之一是计算机视觉。研究人员在场景图生成、点云分类与分割、动作识别等多个方面探索了利用图结构的方法。 在场景图生成中,对象之间...
DCRNNs[2018]:DiffusionConvolutional Recurrent NeuralNetwork: Data-Driven Traffic Forecasting Graph上的时间序列建模问题可以描述为: 即Graph固定下,根据前一段序列预测后一段序列,是一个seq2seq问题。 有了ConvLSTM的思路,我们很自然可以想到,将GCN和RNN结合起来,改造出新的适合处理Graph输的RNN模型即可,DCRNNs就...
一、RNN概念循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursiveneuralnetwork)。二、LSTM(Long Short Term Memory) 循环神经网络(RNN) NLP,语音识别,翻译 1RNN基本概念 1.1循环神经网络模型1.2 通过时...
本研究提出将净化和标准化的心音转换为视觉mel尺度的频谱图,然后使用视觉域转移学习方法自动提取心音特征并进行分类。该研究将使用视觉域分类方法,即基于卷积神经网络的架构,即ResNet、MobileNetV2等,作为光谱图的自动特征提取工具。这些在图像领域广为接受的模型被发现可以学习从不同环境中采集的心音的广义特征表示,这些...
DiffNet++ [DiffNet++: A Neural Influence and Interest Diffusion Network for Social Recommendation] 在一个统一的框架下建模影响力扩散和兴趣扩散。对于用户节点,首先利用GAT在二部图和神经网络上聚合邻居信息,注意力机制被用来混合邻居的两种表示,用户节点通过与混合向量相加来更新。对于item节点,利用GAT传播交互邻居...
讲者: 张景昭清华大学交叉信息研究院助理教授 报告题目:On the (Non)smoothness of Neural Network Training 报告摘要: In this talk, we will discuss the following question―why is neural network training non-smooth from an optimization perspective, and how should we analyze convergence for non smooth ...
2 Fréchet Inception Distance (FID,越小越好) 在FID中我们用相同的inception network来提取中间层的特征。然后我们使用一个均值为 μμ 方差为 ΣΣ 的正态分布去模拟这些特征的分布。较低的FID意味着较高图片的质量和多样性。FID对模型坍塌更加敏感。
GNN 结构框图 GNN应用例子 GNN Roadmap Spatial-based Convolution NN4G (Neural Networks for Graph) DCNN (Diffusion-Convolution Neural Network ) MoNET (Mixture Model Networks) GAT (Graph Attention Networks) GIN (... 图神经网络 The Graph neural network model ...