论文信息 论文标题:Deep Graph Clustering via Mutual Information Maximization and Mixture Model论文作者:Maedeh Ahmadi, Mehran Safayani, Abdolreza Mirzaei论文来源:2022, arXiv 论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 结合高斯混合模型+对比学习. 2 Method 总体框架   2.1 Node Embedding En…

论文信息 论文标题:Node Representation Learning in Graph via Node-to-Neighbourhood Mutual Information Maximization论文作者:Wei Dong, Junsheng Wu, Yi Luo, Zongyuan Ge, Peng Wang论文来源:CVPR 2022论文地址:download论文代码:download 1 摘要 在本工作中,我们提出了一种简单而有效的自监督节点表示学习策略,通过直接最大化节点的…

论文信息 论文标题:Deep Graph Clustering via Dual Correlation Reduction论文作者:Yue Liu, Wenxuan Tu, Sihang Zhou, Xinwang Liu, Linxuan Song, Xihong Yang, En Zhu论文来源:2022, AAAI论文地址:download 论文代码:download 1 介绍 表示崩塌问题:倾向于将所有数据映射到相同表示.     2 方法 2.1 整体框架     该框架包括两个模块…

论文信息 论文标题:Deep Attention-guided Graph Clustering with Dual Self-supervision论文作者:Zhihao Peng, Hui Liu, Yuheng Jia, Junhui Hou论文来源:2022, arXiv论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 当前考虑拓扑结构信息和语义信息的深度聚类方法存在的问题: 将 DAE 和 GCN 提取到的特征重要性同等看待: 忽略了不同层次的多尺度信…

Paper Information 论文作者:Zhen Peng.Wenbing Huang.Minnan Luo.Q. Zheng.Yu Rong.Tingyang Xu.Junzhou Huang论文来源:WWW 2020论文地址:download代码地址:download 前言 1.自监督学习(Self-supervised):属于无监督学习,其核心是自动为数据打标签(伪标签或其他角度的可信标签,包括图像的旋转.分块等等),通过让网络按照既定的规则,对数据打出正确的标签来更好地进行特征表示…

Paper Information 论文作者:Zhen Peng.Wenbing Huang.Minnan Luo.Q. Zheng.Yu Rong.Tingyang Xu.Junzhou Huang论文来源:WWW 2020论文地址:download代码地址:download 前言 1.自监督学习(Self-supervised):属于无监督学习,其核心是自动为数据打标签(伪标签或其他角度的可信标签,包括图像的旋转.分块等等),通过让网络按照既定的规则,对数据打出正确的标签来更好地进行特征表示…

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)…

总的来说这篇论文提出了ResNet架构,让训练非常深的神经网络(NN)成为了可能. 什么是残差? "残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差."如果回归模型正确的话, 我们可以将残差看作误差的观测值."更准确地,假设我们想要找一个 xx,使得 f(x)=bf(x)=b,给定一个 xx 的估计值 x0x0,残差(residual)就是 b−f(x0)b−f(x0),同时,误差就是 x−x0x−x0 为什么需要堆叠更深的NN呢? 论文阐述道 -- 深度神经网络自然…

Deep Plug-and-Play Super-Resolution for Arbitrary Blur Kernels: 一旦退化模型被定义,下一步就是使用公式表示能量函数(energy function,也可以称为目标函数).通过MAP(Maximum A Posterriori) probability, 能量函数能够被给出: $min_{x}\frac{1}{2\sigma^{2}}||\textbf{y} - (x\downarrow_{s})\otimes \textbf{k}|…

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…