10 Exploring Temporal Information for Dynamic Network Embedding 5 link:https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9242309/&hl=zh-TW&sa=X&ei=ZiiOYp6gEpT0yASct56wBQ&scisig=AAGBfm3bQgwV0icZGtwl…

11 GloDyNE Global Topology Preserving Dynamic Network Embedding link:http://arxiv.org/abs/2008.01935 Abstract 目前大多数现有的DNE方法的思想是捕捉最受影响的节点(而不是所有节点)或周围的拓扑变化,并相应更新节点嵌入. 这种近似虽然可以提高效率,但由于没有考虑通过高阶近似传播和接收累积拓扑变化的非活跃子网络,因此不能有效地保持动态网络在每个时间步的全局拓扑. 为了应对这一挑战,我们提出了…

[论文阅读笔记] Adversarial Mutual Information Learning for Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 实验结果 参考文献 (1) 解决问题 现有的基于GAN的方法大多都是先假设服从一个高斯分布,然后再来学习节点嵌入(匹配节点嵌入向量服从这个假设的先验分布). 这可能存在两个问题: 一个问题是(由于真实数据是有很多噪声的,所以会为GAN模型学习的分布带来很多噪声)很难从节点向量表示中区分出噪声节点,因为所有节点都是服从…

3 Dynamic Network Embedding by Modeling Triadic Closure Process link:https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/11257/11116&hl=zh-TW&sa=X&ei=HSiOYtaAE4a4ygS4j4ioAg&scisig=AAGBfm3pULFHq0jI…

5 DyREP:Learning Representations Over Dynamic Graphs link:https://scholar.google.com/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10099025&hl=zh-CN&sa=X&ei=kIF4YrmVJ-OM6rQPxfOKUA&scisig=AAGBfm3I4EpwNkRLc5xhuaLEs47V0XWOzA&oi=schola…

前言引用 [2] DSDNet Deep Structured self-Driving Network Wenyuan Zeng, Shenlong Wang, Renjie Liao, Yun Chen, Bin Yang, Raquel Urtasun (ECCV 2020) 从这里我们进入了比较正式的期刊论文(我其实挺喜欢NVIDIA的写作风格类似于报告 但是比较易懂 让我们下次看看这篇吧)正式所以摘要很少 hhh 摘要 万事从摘要开始: In this paper, we propos…

论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.06897 代码链接:https://github.com/sfzhang15/RefineDet 摘要 RefineDet是CVPR 2018的一篇论文,文中提出了一个新的single-shot检测器RefineDet,实现了比二阶段方法更高的准确率而且具有与一阶段方法相当的效率.RefineDet包括两个互连模型ARM(anchor refinement module)和ODM(object detection module):…

摘要 这篇文章主要总结文本中的对抗样本,包括器中的攻击方法和防御方法,比较它们的优缺点. 最后给出这个领域的挑战和发展方向. 1 介绍 对抗样本有两个核心:一是扰动足够小:二是可以成功欺骗网络. 所有DNNs-based的系统都有受到对抗攻击的潜在可能. 很多NLP任务使用了DNN模型,例如:文本分类,情感分析,问答系统,等等. 以上是一个对抗攻击实例.除此之外,对抗样本还会毒害网络环境,阻碍对恶意信息[21]-[23]的检测. 除了对比近些年的对抗攻击和防御方法,此外,文章还会讲CV和NLP中…

摘要: 弹性伸缩是NFV的核心承诺,但在实际应用中却很难实现.出现这种困难的原因是大多数网络函数(NFS)是有状态的,并且这种状态需要在NF实例之间共享.在满足NFS上的吞吐量和延迟要求的同时实现状态共享是有挑战性的,并且迄今为止,还没有解决NFV对于全频谱NFS的性能目标的解决方案. S6是一个新框架,可以在不影响性能的情况下支持NF的弹性缩放. 它的设计基于这样的见解:分布式共享状态抽象非常适合NFV背景. 我们将状态组织为分布式共享对象(DSO)空间,并使用旨在满足NFV工作负载的弹性和高…

懒得转成文字再写一遍了,直接把做过的PPT放出来吧. 论文连接:https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/1804.09003v1.pdf          …