[论文阅读笔记] metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 解决异构网络上的节点嵌入问题. 论文中指出了异构网络嵌入的两个关键问题: 在异构网络中,如何定义和建模节点邻域的概念? 如何优化嵌入模型,使得其能够有效的保留多种类型的节点和边的结构和语义信息. (2) 主要贡献 Contribution 1: 定义了异构网络表示学…

今天来看一看一个比较经典的语义分割网络,那就是FCN,全称如题,原英文论文网址:https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 三位大佬:Jonathan Long Evan Shelhamer Trevor Darrell 这个网址是网上一个大佬记录的FCN的博客,同时深深感受到了自己与大佬的差距,但还是硬着头皮把论文阅读完成,贴出网址,和大家一起学习:https://blog.csdn.net/happyer8…

论文标题:Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 论文作者: Gregory Koch   Richard Zemel Ruslan Salakhutdinov 论文地址:https://www.cs.cmu.edu/~rsalakhu/papers/oneshot1.pdf 声明:小编翻译论文仅为学习,如有侵权请联系小编删除博文,谢谢! 小编是一个机器学习初学者,打算认真研究论文,但是英文水平有限,所以论文翻译中用到了Goo…

论文概况 Multi-Perspective Sentence Similarity Modeling with Convolution Neural Networks是处理比较两个句子相似度的问题, 适用于解决智能客服问题匹配场景中用户提交的问句与知识库中问句的匹配. 文章将整个问题的解决分成两部分: 对句子进行建模, 将句子转换为某种向量表示. 这部分使用CNN完成 两个句子相似度衡量的方式. 这里是新颖的地方. 然后将衡量计算得到的相似度向量投入到Dense层中, 再根据目标接Output…

1 Continuous-Time Dynamic Network Embeddings Abstract ​ 描述一种将时间信息纳入网络嵌入的通用框架,该框架提出了从CTDG中学习时间相关嵌入 Conclusion ​ 描述了一个将时间信息纳入网络嵌入方法的通用框架.该框架为推广现有的基于随机游走的嵌入方法提供了基础,用于从连续时间动态网络学习动态(时间相关)网络嵌入 Figure and table 图1:这幅图的边标签为时间,注意v4 v1 v2不是一个合法的时序游走,因为v1v2的边时序…

基于Attention的知识图谱关系预测 论文地址 Abstract 关于知识库完成的研究(也称为关系预测)的任务越来越受关注.多项最新研究表明,基于卷积神经网络(CNN)的模型会生成更丰富,更具表达力的特征嵌入,因此在关系预测上也能很好地发挥作用.但是这些知识图谱的嵌入独立地处理三元组,因此无法覆盖和收集到三元组周围邻居隐含着的复杂隐藏信息.为此,作者提出了一种新颖的基于注意力的特征嵌入方法,该方法可以捕获任何给定实体的邻居中的实体和关系特征. Introduction 最新的关系预测方法主要…

6 Predicting Dynamic Embedding Trajectory in Temporal Interaction Networks link:https://arxiv.org/abs/1908.01207 Abstract 本文提出了一种在嵌入空间中显示建模用户/项目的未来轨迹的模型JODIE.该模型基于RNN模型,用于学习用户和项目的嵌入轨迹.JODIE可以进行未来轨迹的预测.本文还提出了 t-Batch算法,利用该方法可以创建时间相同的batch,并使训练速度提高9倍.…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1409.1556 代码原址:https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg 摘要 本文主要分析卷积网络的深度对基于大数据集分类任务中准确率的影响,本文使用较小的卷积核(3x3), 应用至较深的网络中并进行评估,将网络中的深度增加至16至19层,可以有效改进分类效果. 介绍 卷积网络在大规模图片/视频分类任务中取得巨大成功的原因主要有,(1)大规模的图像数据,像ImageNet(2)高性能的计算资源(G…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1703.06211 开源项目:https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets 摘要 卷积神经网络由于其构建时固定的网络结构,因此只能处理模型的几何变换问题.本文主要介绍了两种增强CNN模型变换的模型,称为可变形卷积及可变形RoI pooling.二者都基于一种思路,通过额外增加模型的偏移及根据目标任务对此偏移量进行学习来增强空间采样位置.新模型可以取代CNN中的原有模型,可以通过反向传播算法进…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1707.02921 代码: https://github.com/LimBee/NTIRE2017 摘要 以DNN进行超分辨的研究比较流行,其中,残差学习较大的提高了性能.本文提出了增强的深度超分辨网络(EDST)其性能超过了当前超分辨最好的模型.本文模型性能的大幅度提升主要是移除卷积网络中不重要的模块进行优化得到的.本文模型可以在固定训练步骤的同时,进一步扩大模型的尺寸来提升模型性能.本文同时提出了一个多尺寸超分辨系统(MDSR)及训练方…