DeepWalk论文精读：（3）实验

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DeepWalk论文精读：（3）实验

模块三 1 实验设计 1.1 数据集 BLOGCATALOG[39]:博客作者网络.标签为作者感兴趣的主题. FLICKR[39]:照片分享网站的用户网络.标签为用户的兴趣群组,如"黑白照片". YOUTUBE[40]:视频分享网站的用户网络.标签为用户喜欢的视频种类,如动漫或摔跤. 1.2 baseline模型 SpectralClustering[41]:生成节点的表示时,使用图G的拉普拉斯矩阵的第d小的特征向量.使用拉普拉斯矩阵的特征向量代表作者认为图的割对于分类十分有用. Mo…

DeepWalk论文精读：（4）总结及不足

模块4 1 研究背景随着互联网的发展,社交网络逐渐复杂化.多元化.在一个社交网络中,充斥着不同类型的用户,用户间产生各式各样的互动联系,形成大小不一的社群.为了对社交网络进行研究分析,需要将网络中的节点(用户)进行分类. 2 解决的问题利用节点在图中的局部结构信息,对社交网络中的结点进行分类.由于这部分信息常常是隐藏的,不体现在初始输入$X$当中,故需要一些算法对结点的局部结构进行挖掘.DeepWalk最重要解决的是网络中节点的集体分类(Collective Classification)或…

DeepWalk论文精读：（1）解决问题&相关工作

模块1 1. 研究背景随着互联网的发展,社交网络逐渐复杂化.多元化.在一个社交网络中,充斥着不同类型的用户,用户间产生各式各样的互动联系,形成大小不一的社群.为了对社交网络进行研究分析,需要将网络中的节点(用户)进行分类. 2. 问题描述给定一个社交网络,以图$G_L=(V,E,X,Y)$的形式表示,其中$X \in \mathbb{R}^{|V| \times S}$ ($S$是每个属性节点的特征空间大小),$Y \in \mathbb{R}^{|V| \times |Y|}$ ($Y$是…

Mesh R-CNN 论文翻译（实验部分）

本文为 Mesh R-CNN 论文翻译(原理部分)的后续.Mesh R-CNN 原论文. 4 实验我们在ShapeNet上对网格预测分支进行基准测试,并与最先进的方法相比较.然后,我们在野生的有挑战性的Pix3D数据集评估我们的完整Mesh R-CNN的三维形状预测任务. 4.1 ShapeNet ShapeNet[4]提供了一组三维形状,这些形状以纹理化的CAD模型表示,这些模型根据WordNet[42]组织成语义类别,并被广泛用作三维形状预测的基准.我们使用ShapeNetCore…

【深度学习论文篇 02-1 】YOLOv1论文精读

原论文链接:https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master/YOLOv1.pdf 笔记版论文链接:https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master/YOLOv1-PaperNotes.pdf 你只需要看一次:统一的.实时的目标检测 1. 简介 (1)主要作者简介: Joseph Redmon:YOLOv1.YOLOv2.YOLOv3.DarkN…

用深度学习（DNN）构建推荐系统 - Deep Neural Networks for YouTube Recommendations论文精读

虽然国内必须FQ才能登录YouTube,但想必大家都知道这个网站.基本上算是世界范围内视频领域的最大的网站了,坐拥10亿量级的用户,网站内的视频推荐自然是一个非常重要的功能.本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法,文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节,还给了不少practical lessons and insights,很值得精读一番.下图便是YouTube APP视频推荐的一个例子. 在推荐系统领域,特别是YouTube的所在视频推荐领域,主要面临三个挑战: 规模…

Faster-RCNN论文精读

State-of-the-art object detection networks depend on region proposal algorithms to hypothesize object locations. Advances like SPPnet [7] and Fast R-CNN [5] have reduced the running time of these detection networks, exposing region proposal computati…