2 DynGEM: Deep Embedding Method for Dynamic Graphs link:https://arxiv.org/abs/1805.11273v1 Abstract 首先这个嵌入是基于deep autoencoder的 该论文提出了三个主要优势: (1)随着时间的推移,该方法嵌入是稳定的 (2)能处理不断增长的动态图 (3)它比在动态图的每个快照上使用静态嵌入方法具有更好的运行时间 Conclusion DynGEM使用动态扩展的深度自动编码器来捕获高度非线性的…

6 dyngraph2vec: Capturing Network Dynamics using Dynamic Graph Representation Learning207 link:https://scholar.google.com.hk/scholar_url?url=https://arxiv.org/pdf/1809.02657&hl=zh-TW&sa=X&ei=bSGfYviOJOOEywThnbSYCQ&scisig=AAGBfm0bzwUuDvjnCX…

导读: 本文为论文<Deep Mixture of Diverse Experts for Large-Scale Visual Recognition>的阅读总结.目的是做大规模图像分类(>1000类),方法是混合多个小深度网络实现更多类的分类.本文从以下五个方面来对论文做个简要整理: 背景:简要介绍与本文方法提出的背景和独特性. 方法:介绍论文使用的大体方法. 细节:介绍论文中方法涉及到的问题及解决方案. 实验:实验结果和简要分析. 总结:论文主要特色和个人体会. 一.背景 1.目标…

导读: 本文为CVPR2018论文<Deep Adversarial Subspace Clustering>的阅读总结.目的是做聚类,方法是DASC=DSC(Deep Subspace Clustering)+GAN(Generative Adversarial Networks).本文从以下四个方面来对论文做个简要整理: 背景:简要介绍与本文密切相关的基础原理,DSC,GAN. 方法:介绍论文使用的方法和细节. 实验:实验结果和简要分析. 总结:论文主要特色和个人体会. 一.背景 论文方法…

DeepLDA 并不是把LDA模型整合到了Deep Network,而是利用LDA来指导模型的训练.从实验结果来看,使用DeepLDA模型最后投影的特征也是很discriminative 的,但是很遗憾没有看到论文是否验证了topmost 的hidden representation 是否也和softmax指导产生的representation一样的discriminative. DeepLDA和一般的deep network唯一不同是它的loss function.两者对比如下: 对于LDA,…

文章:Deep Mutual Learning 出自CVPR2017(18年最佳学生论文) 文章链接:https://arxiv.org/abs/1706.00384 代码链接:https://github.com/YingZhangDUT/Deep-Mutual-Learning…

题目:Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection 来自:Uber: Ming Liang Note: 没有代码,主要看思想吧,毕竟是第一篇使用RGB feature maps 融合到BEV特征中: 从以下几个方面开始简述论文 Open Problems Contributions Methods Experiments My Conclusion 1> Open Problems 联合多传感器数据能获得更好的特征表示:…

文章:Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features 作者:Mathilde Caron, Piotr Bojanowski, Armand Joulin, and Matthijs Douze 来自于:Facebook AI Research 发表于:ECCV 2018 目录 •相关链接 •相关方法介绍 •文章出发点 •文章亮点与贡献 •方法细节 •实验结果 •分析与总结 相关链接 论文:https://arxiv.or…

Deep Attentive Tracking via Reciprocative Learning 2018-11-14 13:30:36 Paper: https://arxiv.org/abs/1810.03851 Project page: https://ybsong00.github.io/nips18_tracking/index Code: https://github.com/shipubupt/NIPS2018 是的,我跟好多人一样,被标题中的 “Reciprocative…

VGGNet由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)提出,是ILSVRC-2014中定位任务第一名和分类任务第二名.本文的主要贡献点就是使用小的卷积核(3x3)来增加网络的深度,并且可以有效提高网络的性能,而且在其他数据集上也有很好的泛化能力. 总结本文,能为网络带来比较好的方法有: 1) 加深网络的深度(网络太深,可能造成过拟合,需要小心): 2) 将较大的卷积核替换为小的卷积核,比如3x3,效果会变好,参数也会降低: 3) 使用1x1卷积,可以为网络增加非线性,某…