出处 arXiv.org (引用量暂时只有3,too new)2017.7 SourceCode:https://github.com/RichardYang40148/MidiNet Abstract 以前的音乐生成工作多基于RNN,受DeepMind提出的WaveNet的启发,作者尝试用CNN来生成音乐,确切地说,用GAN来生成音乐,模型称为MidiNet.与Google的MelodyRNN(magenta)相比,在realistic和pleasant上旗鼓相当,yet MidiNet’s…

转:https://zr9558.wordpress.com/2013/12/05/科普文:从人人网看网络科学(network-science)的x个经典问/ 长文,写了N个小时写完的.你肯定能看懂,所以希望你能看完,没看完就分享/点赞没有意义.有图有超链接,不建议用手机看.相关内容我想应该可以弄成一个小项目加到某门课中. 网络科学是这两年非常热门的研究方向,具体的研究方向.问题也很多.本文用人人网举几个简单例子,粗浅的说明一下网络科学中的一些经典问题. 社交网络(社会网络)是典型的的复杂网络,…

记录<DEEP METRIC LEARNING USING TRIPLET NETWORK>阅读笔记 文章总体内容: 作者在前人提出的多个特征提取方法的基础上提出Triplet network模型,通过比较距离来学习有用的变量(深度学习中拟合出函数),在多个不同的数据集显示Triplet network比直接计算方法的Siamese network模型效果更好. Triplet network基本原理: 在Siamese network中,会出现如下的问题,当使用随机对象的数据集时,一个对象可…

论文:      Millions of online book co-purchases reveal partisan differences in the consumption of science 发表期刊:Nature 2017 (Human Behavior) 作者:       Feng Shi, Yongren Shi, Fedor a. Dokshin, James a. evans and Michael W. Macy 单位:     Computation Instit…

Nature/Science 论文阅读笔记 Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature The overwhelming majority of scientific knowledge is published as text, which is difficult to analyse by either traditional statistical anal…

Introduction (1)Motivation: 当前CNN无法提取图像序列的关系特征:RNN较为忽视视频序列前期的帧信息,也缺乏对于步态等具体信息的提取:Siamese损失和Triplet损失缺乏对label信息的考虑(???). (2)Contribution: 提出一个新的端到端网络框架,称为 CNN and RNN Fusion(CRF),结合了Siamese.Softmax 联合损失函数.分别对全身和身体局部进行模型训练,获得更有区分度的特征表示. Method (1)框架: (…

[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…

[论文阅读笔记] Community aware random walk for 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 先前许多算法都只考虑了网络的局部拓扑结构信息,忽略了原始网络中潜藏的社区信息. (2) 主要贡献 Contribution: 为了结合聚类将表示学习应用于基于图结构的社区发现任务上,本文在随机游走过程中结合了社区信息,使得同社区节点具有相近的表示向量,方便聚类任务. (3) 算法原理 CARE算法框架主要包含两个…

[论文阅读笔记] LouvainNE: Hierarchical Louvain Method for High Quality and Scalable 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 本篇论文是针对现有表征算法计算开销比较大,不能够很好应用到大规模网络上的问题. (2) 主要贡献 Contribution: 提出一种快速且可扩展网络表征框架,LouvainNE,能够为包含数百亿边的网络生成高质量的表征向量. (3) 算法…

[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…