Paper information Tittle:《Spectral Networks and Locally Connected Networks on Graphs》 Authors:Joan Bruna、Wojciech Zaremba、Arthur Szlam ...
參考博客:https: blog.csdn.net weixin article details https: www.zhihu.com question .引言 傳統的CNN由於具有平移不變性 即每個節點的鄰居結點數都是固定的 ,經過訓練可以很好的提取一些高層次的語義信息,但是對於一些社交網絡,腦連接這些高維不規則型網格數據CNN並不能很好的工作,或者說沒有辦法去工作。文章考慮這種情況,擴展了 ...
2020-06-16 10:22 0 996 推薦指數:
Paper information Tittle:《Spectral Networks and Locally Connected Networks on Graphs》 Authors:Joan Bruna、Wojciech Zaremba、Arthur Szlam ...
Squeeze-and-Excitation Networks 簡介 SENet提出了一種更好的特征表示結構,通過支路結構學習作用到input上更好的表示feature。結構上是使用一個支路去學習如何評估通道間的關聯,然后作用到原feature map上去,實現對輸入的校准。支路的幫助 ...
Spatial Transformer Networks 簡介 本文提出了能夠學習feature仿射變換的一種結構,並且該結構不需要給其他額外的監督信息,網絡自己就能學習到對預測結果有用的仿射變換。因為CNN的平移不變性等空間特征一定程度上被pooling等操作破壞了,所以,想要網絡能夠應對 ...
本篇文章發表在ICLR2020上,對動態圖的進行連接預測和結點分類。TGN中,作者除利用傳統的圖神經網絡捕捉非歐式結構生成embedding外,還利用動態圖所中時序信息。 TGN主要是由編碼器和解碼器構成,其中編碼器負責將動態網絡的每個結點編碼成一個向量,解碼器會根據具體 ...
linux連同網絡的方法目前只實現的兩種。 VMware提供了三種將虛擬網卡和物理卡捆綁起來的方式 使用網絡地址轉換的方式 橋接的方式 ###使用使用了兩種的方法實現了虛擬機的網絡的鏈接。 ###Bridge模式直接將虛擬機添加到局域網中,使虛擬機看起來像網內的一台真實計算機 ...
一.讀前說明 1.論文"Densely Connected Convolutional Networks"是現在為止效果最好的CNN架構,比Resnet還好,有必要學習一下它為什么效果這么好. 2.代碼地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 3. ...
Paper Information Title:《Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering》Authors:Michaël Defferrard、Xavier Bresson ...
Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again Intro 本文提出解決CNN平移不變性喪失的方法,之前說了CNN中的downsample過程由於不滿足采樣定理,所以沒法確保平移不變性。信號處理里面解決這樣的問題是利用增大采樣頻率或者用抗 ...