几何深度学习(Geometric Deep Learning)技术 几何深度学习综述 从论文Geometric Deep Learning: Grids, Groups, Graphs, Geodesics, and Gauges,了解一下几何深度学习。 https ...
Monti, Federico, et al. Geometric deep learning on graphs and manifolds using mixture model CNNs. arXiv preprint arXiv: . . 摘要:作者提出课一个统一的框架,这个框架能把传统CNN泛化到非欧空间上。作者还说以前的一些工作是他们这个工作的特例。作者在图片,图结构数据和 D形状分析 ...
2017-05-03 13:11 0 1444 推荐指数:
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https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78845931 The Wide and Deep Learning Model(译文+Tensorlfow源码解析) 原创 2017年11月03日 22:14:47 ...
Generalized linear models with nonlinear feature transformations (特征工程 + 线性模型) are widely used for l ...
一、阐述了联邦学习的诞生背景: 在当前数据具有价值,并且需要被保护,数据分布为non-IID情况下,需要提出一个框架来进行行之有效的训练,这也是联邦学习诞生的原因; 二、论文的相关工作: ...
本篇文章发表在ICLR2020上,对动态图的进行连接预测和结点分类。TGN中,作者除利用传统的图神经网络捕捉非欧式结构生成embedding外,还利用动态图所中时序信息。 T ...
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Topic model 在搜索和广告,用户兴趣理解,推荐系统中有着非常泛的应用。它可以成为retrieval的方法,成为点击模型的信号,也是推荐系统中基于内容推荐的重要算法。Topic model最近这些年很火的原因是其在语料准备上比supervised model更容易,不需要人工的标注 ...
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! ICML 2017 Abstract 我们提出了一种与模型无关的元学习算法,从某种意义上说,该算法可与通过梯度下降训练 ...