概要 近年来,深度卷积神经网络(CNNs)在单一图像超分辨率(SISR)中进行了广泛的探索,并获得了卓越的性能.但是,大多数现有的基于CNN的SISR方法主要聚焦于更宽或更深的体系结构设计上,而忽略了挖掘层间特征的内在相关性,从而阻碍了CNN的表示能力.为了解决这一问题,在本文中提出了一个二阶注意力网络(SAN),用于更强大的特征表达和特征相关性学习.特别地,开发了一种新颖的可训练的二阶通道注意力(SOCA)模块,以通过使用二阶特征统计量进行更具区分度的表示来自适应地重缩放通道级别的特征.此外,…

加尔各答印度统计研究所,作者: Pulak Purkait (pulak_r@isical.ac.in) 2013 年 代码:CodeForge.cn http://www.codeforge.cn/article/239282/…

[论文阅读笔记] Structural Deep Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 现有的表示学习方法大多采用浅层模型,这可能不能捕获具有高度非线性的网络结构,导致学习到一个局部最优的节点向量表示. (2) 主要贡献 Contribution: 提出一个半监督的深度模型SDNE,包含多个非线性层,同时优化一阶和二阶相似度的目标函数来保留原始网络的局部和全局网络结构,因此可能能够捕获高度非线性的网络结构. (3) 算法原理 简单…

[论文阅读笔记] Unsupervised Attributed Network Embedding via Cross Fusion 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 实验结果 参考文献 (1) 解决问题 现在常常用来处理属性网络表征的方式有两种:(1)在网络结构上传播属性(2)通过自编码器架构. 这两种常用的属性网络表征方法有各自的局限性和优点:(1)基于传播的方法依赖于网络中现有的边来传播信息,因此往往偏向于建模网络结构信息而非节点属性信息,从而更加擅长于处理结构信息(可以通过多层叠…

论文链接:https://arxiv.org/abs/1903.09784v1 Abstract 社交关系智能代理在人工智能领域中越来越引人关注.为此,我们需要一个可以在不同社会关系上下文中理解社交关系的系统.在给定的视觉场景中推断社会情境不仅涉及对象的识别,而且还需要更深入地了解所涉人员的关系和属性.因此,一种表示人际关系和属性的计算方法是使用显式的知识图谱来进行更高级别的推理.我们介绍了一种新颖的可训练的端到端的神经网络,其能够生成社交关系图-对给定的输入图像中的社交关系和属性进行结构化.统…

一.Residual Attention Network 简介 这是CVPR2017的一篇paper,是商汤.清华.香港中文和北邮合作的文章.它在图像分类问题上,首次成功将极深卷积神经网络与人类视觉注意力机制进行有效的结合,并取得了远超之前网络结构的准确度与参数效率.仅用与ResNet-50相当的参数量和计算量就得到了远超过ResNet-152的分类性能. 二.Residual Attention Network 的提出 视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制.人类视觉通过快速扫描全局…

[论文阅读笔记] Fast Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation 本文结构 解决问题 主要贡献 主要内容 参考文献 (1) 解决问题 大多数先前的工作,要么是没有考虑到网络的高阶相似度(如谱聚类,DeepWalk,LINE,Node2Vec),要么是考虑了但却使得算法效率很低,不能拓展到大规模网络(如GraRep). (2) 主要贡献 Contribution 1. 将许多现有的NRL算法架构总结…

白翔的CRNN论文阅读 1.  论文题目 Xiang Bai--[PAMI2017]An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 2.  论文思路和方法 1)  问题范围: 单词识别 2)  CNN层:使用标准CNN提取图像特征,利用Map-to-Sequence表示成特征向量: 3)  RNN层:使…

文章来源:https://blog.csdn.net/u013058162/article/details/80470426 3D Deep Leaky Noisy-or Network 论文阅读 原文:Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodules Using the 3D Deep Leaky Noisy-or Network 博文参考:Doublle Tree的博客中Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodu…

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…