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2022年4月19日半监督对象分类是关系数据建模的一个基本问题,在研究这一问题时人们通常使用统计关系学习(SRL)方法或图神经网络(GNN)。SRL通常使用条件随机字段对对象标签的依赖性进行建模,但是因为条件随机场(CRF)中的势函数被定义为手动设计的特征函数,导致模型的效果不够理想,对象之间复杂的关系结构也会使SRL方法难以推断未标记对象的标签后验
2019年11月29日图二中每个不同颜色的节点代表一个独立的标签类别,不同节点之间的连线代表着两个节点之间是否有相关性,节点之间连线上的数值则代表了不同的标签之间联系的紧密程度,数值越大,则联系越高;没有联系的节点之间则不会有线连接。 通过对视频的多标签之间的相关性进行建模分析,并通过图神经网络将标签类别映射为对应类别分...
2019年10月17日论文地址:arxiv.org/abs/1904.0375 相关代码:github.com/lightaime/de 卷积神经网络(CNN)在各种领域取得了令人瞩目的成果。他们的成功得益于能够训练非常深的CNN模型。尽管取得了积极的成果,但CNN未能正确解决非欧几里德数据的问题。为了克服这一挑战,图卷积网络(GCN)构建图来表示非欧几里德数据,借用CNN的相关概念并...
2020年1月23日推荐理由:为了解决图神经网络的一些局限性问题,作者们提出了一种基于Weisfeiler- Lehman图同构测试的通用degree-specific图神经网络DEMO-Net。在多个节点和图分类基准数据集上的实验结果表明,他们提出的DEMO-Net相对于最先进的图神经网络模...
2021年3月21日这个文章对几篇致力于多标签分类的文章进行一个总结,他们用到的方法基本上是相似的,即:用图模型对label间的相关性关系进行提取、学习,另外配合attention模型寻找图像中的对应关系。 --[CVPR19]Multi-Label Image Recognition with Graph Convolutional Networks 这个文章将模型分文两个模块,对于图像的特征就是用backbone...
摘要:- **AdderNet** — 其实不需要这么多乘法 - **Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation** — 用轮廓做实例分割 - **Blurry Video Frame Interpolation** — 完美的金字塔 阅读全文 » posted @ 2020-03-13 21:28 ManWingloeng 阅读(2836) 评论(2) 推荐(1) 2019 ICCV、CVPR、ICLR之视频预...
2023年9月25日关联问题 换一批 图神经网络必读论文有哪些? GNN论文推荐? 图神经网络论文排行? GNN: graph neural network Contributed by Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyan Zhang and Yushi Bai. 来源:THUNLP 链接:https://github.com/thunlp/GNNPapers Content Survey papers Introduction to Graph Neural Networks. Synthesis ...
【新智元导读】多媒体国际顶级会议 ACM Multimedia 2019已于2019年10月21日至25日在法国尼斯举行。图神经网络在多媒体领域应用非常多,本文整理了七篇ACM MM 2019最新GNN相关论文,并附上论文链接供参考——个性化推荐、短视频推荐、多视频摘要、基于文本的行人搜索、视频关系检测、社区问答(CQA)系统等。来新智元 AI ...
