论文信息 论文标题:Federated Graph Attention Network for Rumor Detection论文作者:Huidong Wang, Chuanzheng Bai, Jinli Yao论文来源:2022, arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 现有的谣言检测模型都是为单一的社交平台构建的,这忽略了跨平台谣言的价值.本文将联邦学习范式与双向图注意网络谣言检测模型相结合,提出了用于谣言检测的联邦图注意网络(Fed…

论文信息 论文标题:Bilinear Graph Neural Network with Neighbor Interactions论文作者:Hongmin Zhu, Fuli Feng, Xiangnan He, Xiang Wang, Yan Li, Kai Zheng, Yongdong Zhang论文来源:2019, NeurIPS论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction GNNs 中的图卷积操作可以认为是对目标节点的邻居特征线性聚合(加权和)…

论文信息 论文标题:MFAN: Multi-modal Feature-enhanced Attention Networks for Rumor Detection论文作者:Jiaqi Zheng, Xi Zhang, Sanchuan Guo, Quan Wang, Wenyu Zang, Yongdong Zhang论文来源:2022,IJCAI论文地址:download论文代码:download Abstract 本文提出的模型 MFAN 第一次将 文本.视觉和社图谱特征 融入同一个框架…

Graph Attention Networks 2018-02-06  16:52:49 Abstract: 本文提出一种新颖的 graph attention networks (GATs), 可以处理 graph 结构的数据,利用 masked self-attentional layers 来解决基于 graph convolutions 以及他们的预测 的前人方法(prior methods)的不足. 对象:graph-structured data. 方法:masked self-a…

基本信息 论文题目:GRAPH ATTENTION NETWORKS 时间:2018 期刊:ICLR 主要动机 探讨图谱(Graph)作为输入的情况下如何用深度学习完成分类.预测等问题:通过堆叠这种层(层中的顶点会注意邻居的特征),我们可以给邻居中的顶点指定不同的权重,不需要任何一种耗时的矩阵操作(比如求逆)或依赖图结构的先验知识. CNN 结构可以有效用于解决网格状的结构数据,例如图像分类等.但是现有的许多任务的数据并不能表示为网格状的结构,而是分布在不规则的区域,如社交网络.生物网络等.这样…

论文地址:https://arxiv.org/abs/1710.10903 代码地址: https://github.com/Diego999/pyGAT 之前非稀疏矩阵版的解读:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13622283.html 我们知道图的邻接矩阵可能是稀疏的,将整个图加载到内存中是十分耗费资源的,因此对邻接矩阵进行存储和计算是很有必要的. 我们已经讲解了图注意力网络的非稀疏矩阵版本,再来弄清其稀疏矩阵版本就轻松了,接下来我们将来看不同之处.…

论文地址:https://arxiv.org/abs/1710.10903 代码地址: https://github.com/Diego999/pyGAT 我并没有完整看过这篇论文,但是在大致了解其原理之后就直接看了代码= =. 接下来我将从代码的整个流程开始讲解,首先解析的是不用稀疏矩阵存储的: 使用的数据集:Cora dataset Cora数据集简要介绍: 图节点数:2708 每个节点的特征维度:1433 邻接矩阵:(2708,2708),关系表示的是论文之间的引用关系 类别数:7 目录结…

Paper Information Title:Cauchy Graph EmbeddingAuthors:Dijun Luo, C. Ding, F. Nie, Heng HuangSources:2011, ICMLOthers:71 Citations, 30 References Abstract 拉普拉斯嵌入( Laplacian embedding)为图的节点提供了一种低维表示,其中边权值表示节点对象之间的成对相似性.通常假设拉普拉斯嵌入结果保留了低维投影子空间上原始数据的局部拓扑结…

背景 在2012 Imagenet LSVRC比赛中,Alexnet以15.3%的top-5 错误率轻松拔得头筹(第二名top-5错误率为26.2%).由此,ConvNet的潜力受到广泛认可,一炮而红.既然convNet在图像分类任务上能取得好成绩,是不是也能放到目标检测任务上呢.本文就是用convNet解决目标检测任务的首次探索.在PASCAL VOC 2010上的mAP达到了53.7%. 方法 模型一共分为三个模块. (1)region proposals(区域推荐)).在一张整图上面产生很…

目录 摘要 一.引言 二.相关工作 基于体素网格的特征学习 直接从非结构化点云中学习特征 从多视图模型中学习特征 几何深度学习的学习特征 三.GAPNet架构 3.1 GAPLayer 局部结构表示 单头GAPLayer 多头机制 3.2注意力池化层 3.3 GAPNet架构 四.实验 4.1分类 数据集 网络结构 训练细节 结果 消融研究 4.2 语义部件分割 数据集 模型结构 训练细节 结果 五.结论 GAPNet: Graph Attention based Point Neural Ne…