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谣言检测（ClaHi-GAT）《Rumor Detection on Twitter with Claim-Guided Hierarchical Graph Attention Networks》

论文信息 论文标题:Rumor Detection on Twitter with Claim-Guided Hierarchical Graph Attention Networks论文作者:Erxue Min, Yu Rong, Yatao Bian, Tingyang Xu, Peilin Zhao, Junzhou Huang,Sophia Ananiadou论文来源:2021,EMNLP 论文地址:download 论文代码:download Background 传播结构为谣言的真假…

论文解读《Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks》

感知野的概念尤为重要,对于理解和诊断CNN网络是否工作,其中一个神经元的感知野之外的图像并不会对神经元的值产生影响,所以去确保这个神经元覆盖的所有相关的图像区域是十分重要的:需要对输出图像的单个像素进行预测的任务,使每一个输出像素具有一个比较大的感知野是十分重要的,在做预测试时,每一个关键的信息就不会被遗漏. 增大感知野的方法: 理论上可以通过搭建更多的层的网络实现感知域的线性增加,靠着卷积过滤器的增加: 也可以使用下采样的方法,池化,增加感知域,目前通常都结合了这两种技术: 堆叠不同层的con…

论文解读（RvNN）《Rumor Detection on Twitter with Tree-structured Recursive Neural Networks》

论文信息 论文标题:Rumor Detection on Twitter with Tree-structured Recursive Neural Networks论文作者:Jing Ma, Wei Gao, Kam-Fai Wong论文来源:ACL,2018论文地址:download 论文代码:download Abstract 本文提出了两种基于自下向上和自上而下的树状结构神经网络的递归神经模型用于谣言表示学习和分类,自然符合推文的传播布局. 1 Introduction Figure 1…

论文笔记-IGCV3：Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks

论文笔记-IGCV3:Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks 2018年07月11日 14:05:46 Liven_Zhu 阅读数 846   介绍 在这篇论文中,作者同时使用低秩核和稀疏核(low-rank and sparse kernel)来组成一个密集kernel.基于ICGV2的基础上,作者提出了ICGV3. 近几年,卷积网络在计算机视觉上的有效性已经得到了验证.目前卷积网络的…

深度学习论文翻译解析（六）：MobileNets：Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appliications

论文标题:MobileNets:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appliications 论文作者:Andrew G.Howard  Menglong Zhu  Bo Chen ..... 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf (https://arxiv.org/abs/1704.04861) 代码地址: TensorFlow官方 github-Tensorflo…

Detection of Glacier Calving Margins with Convolutional Neural Networks: A Case Study

利用Unet结构对landsat数据进行冰川裂缝提取,结构如下:训练集很小只有123张152*240图片…

谣言检测（RDEA）《Rumor Detection on Social Media with Event Augmentations》

论文信息 论文标题:Rumor Detection on Social Media with Event Augmentations论文作者:Zhenyu He, Ce Li, Fan Zhou, Yi Yang论文来源:2021,SIGIR论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 现有的深度学习方法取得了巨大的成功,但是这些方法需要大量可靠的标记数据集来训练,这是耗时和数据低效的.为此,本文提出了 RDEA ,通过事件增强在社交媒体上的谣言检测(RDE…

谣言检测（GACL）《Rumor Detection on Social Media with Graph Adversarial Contrastive Learning》

论文信息 论文标题:Rumor Detection on Social Media with Graph AdversarialContrastive Learning论文作者:Tiening Sun.Zhong Qian.Sujun Dong论文来源:2022, WWW论文地址:download论文代码:download Abstract 尽管基于GNN的方法在谣言检测领域取得了一些成功,但是这些基于交叉熵损失的方法常常导致泛化能力差,并且缺乏对一些带有噪声的或者对抗性的样本的鲁棒性,尤其是一…

谣言检测（PLAN）——《Interpretable Rumor Detection in Microblogs by Attending to User Interactions》

论文信息 论文标题:Interpretable Rumor Detection in Microblogs by Attending to User Interactions论文作者:Ling Min Serena Khoo, Hai Leong Chieu, Zhong Qian, Jing Jiang论文来源:2020,论文地址:download 论文代码:download Background 基于群体智能的谣言检测:Figure 1 本文观点:基于树结构的谣言检测模型,往往忽略了 Bra…

谣言检测（）《Rumor Detection with Self-supervised Learning on Texts and Social Graph》

论文信息 论文标题:Rumor Detection with Self-supervised Learning on Texts and Social Graph论文作者:Yuan Gao, Xiang Wang, Xiangnan He, Huamin Feng, Yongdong Zhang论文来源:2202,arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 出发点:考虑异构信息: 本文的贡献描述:看看就行....................…