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论文笔记：蒸馏网络（Distilling the Knowledge in Neural Network）

Distilling the Knowledge in Neural Network Geoffrey Hinton, Oriol Vinyals, Jeff Dean preprint arXiv:1503.02531, 2015 NIPS 2014 Deep Learning Workshop 简单总结 主要工作(What) "蒸馏"(distillation):把大网络的知识压缩成小网络的一种方法 "专用模型"(specialist models):对于一个大…

论文笔记之《Event Extraction via Dynamic Multi-Pooling Convolutional Neural Network》

1. 文章内容概述 本人精读了事件抽取领域的经典论文<Event Extraction via Dynamic Multi-Pooling Convolutional Neural Network>,并作出我的读书报告.这篇论文由中科院自动化所赵军.刘康等人发表于ACL2015会议,提出了用CNN模型解决事件抽取任务. 在深度学习没有盛行之前,解决事件抽取任务的传统方法,依赖于较为精细的特征设计已经一系列复杂的NLP工具,并且泛化能力较低.针对此类问题,这篇论文提出了一个新颖的事件抽取方法,能…

Deep Learning论文笔记之（八）Deep Learning最新综述

Deep Learning论文笔记之(八)Deep Learning最新综述 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢.…

【论文笔记】Malware Detection with Deep Neural Network Using Process Behavior

[论文笔记]Malware Detection with Deep Neural Network Using Process Behavior 论文基本信息 会议: IEEE(2016 IEEE 40th Annual Computer Software and Applications Conference) 单位: Nagoya University(名古屋大学).NTT Secure Platform Laboratories(NTT安全平台实验室) 方法概述 数据:81个恶意软件日志文件…

论文笔记：Person Re-identification with Deep Similarity-Guided Graph Neural Network

Person Re-identification with Deep Similarity-Guided Graph Neural Network 2018-07-27 17:41:45 Paper: https://128.84.21.199/pdf/1807.09975.pdf 本文将 Graph Neural Network (GNN) 应用到 person re-ID 的任务中,用于 model 不同 prob-gallery 之间的关系,将该信息也用于 feature learning…

论文解读（GCC）《GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training》

论文信息 论文标题:GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training论文作者:Jiezhong Qiu, Qibin Chen, Yuxiao Dong, Jing Zhang, Hongxia Yang, Ming Ding, Kuansan Wang, Jie Tang论文来源:2020, KDD论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 本文的预训练任务:子图实例判…

论文解读（GIN）《How Powerful are Graph Neural Networks》

Paper Information Title:<How Powerful are Graph Neural Networks?>Authors:Keyulu Xu, Weihua Hu, J. Leskovec, S. JegelkaSources:2019, ICLRPaper:DownloadCode:DownloadOthers:2421 Citations, 45 References Abstract GNN 目前主流的做法是递归迭代聚合一阶邻域表征来更新节点表征,如 GCN 和…

论文解读《Bilinear Graph Neural Network with Neighbor Interactions》

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)…

论文解读（SEP）《Structural Entropy Guided Graph Hierarchical Pooling》

论文信息 论文标题:Structural Entropy Guided Graph Hierarchical Pooling论文作者:Junran Wu, Xueyuan Chen, Ke Xu, Shangzhe Li论文来源:2022,ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 之前池化的方法大多是 固定比例的池化 或者 基于逐步池化设计的.本文针对上述问题,设计了 SEP 模型,具体来说,在不分配特定于层的压缩配额的情况下,设计了一种全局优…

论文笔记：A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation

A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation 2018-02-22  10:38:12   1. Introduction: 语义分割是计算机视觉当中非常重要的一个课题,其广泛的应用于各种类型的数据,如:2D image,video,and even 3D or volumetric data. 最近基于 deep learning 的方法,取得了非常巨大的进展,在语义分割上也是遥遥领先于传统算法. 本…