GCN

最新推荐文章于 2024-07-05 15:18:49 发布
最新推荐文章于 2024-07-05 15:18:49 发布
阅读量129 收藏
点赞数
分类专栏： 自然语言处理
原文链接：https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604
版权

https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604
Kipf博客：http://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/

【论文笔记-01】Re-ranking Person Re-identification with k-reciprocal Encoding
CVer
03-11 2094
论文链接：https://arxiv.org/abs/1701.08398v3 【Abstract】当把Re-ID作为一个图像检索问题时，re-ranking是提高其准确性的关键步骤。然后，在Re-ID研究领域，很少有paper是专注于re-ranking。尤其是那些全自动、无监督的解决方案。这篇Paper提出一种 k-reciprocal 编码方法来对Re-ID结果进行 re-ranking。...
论文《Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks》笔记
bunny___的博客
07-17 1490
【ACM】作者从聚合后节点相似性的角度重新审视异配性，并定义了新的同质性度量方法。基于聚合相似度度量这一指标，作者提出了一种新的框架，称为自适应信道混合（Adaptive Channel Mixing，ACM），它通过自适应地利用聚合、多样化和身份信道来提取更丰富的局部信息，以对应不同的节点异配性情况。
gnn-re-ranking:一种基于GNN的实时方法。 了解图像检索重新排列
05-07
了解图像检索的重新排名：图神经网络的角度 在Market-1501数据集上，我们使用一个K40m GPU将重新排名处理从89.2s加速到9.4ms ，从而促进了实时后处理。 同样，我们观察到，在有限的时间成本下，我们的方法在其他四个图像检索基准（即VeRi-776，Oxford-5k，Paris-6k和University-1652）上可获得可比甚至更好的检索结果。 执行 可以在找到paddlepaddle实现。 pytorch版本可以在找到。 引文 @article { zhang2020understanding , title = { Understanding Image Retrieval Re-Ranking: A Graph Neural Network Perspective } , author = { Zhang, Xuanmeng and Jiang, M
分层排序系统（基于Inventor-Ranking的发明人排序算法）-java版
02-20
java实现的分层排序系统，其中排序算法使用基于Inventor-Ranking的发明人排序算法，可以运行
ICLR 2020会议的16篇最佳深度学习论文
AI公园
05-12 4051
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Kamil Kaczmarek编译：ronghuaiyang导读给大家介绍一下今年的ICLR上的最佳16篇深度学习论文。上...
图卷积网络 GCN Graph Convolutional Network（谱域GCN）的理解和详细推导
热门推荐
知行合一，止于至善
08-24 16万+
文章目录1. 为什么会出现图卷积神经网络？2. 图卷积网络的两种类型2.1 vertex domain(spatial domain)：顶点域（空间域）2.2 spectral domain：频域方法（谱方法）3. 什么是拉普拉斯矩阵？3.1 常用的几种拉普拉斯矩阵普通形式的拉普拉斯矩阵对称归一化的拉普拉斯矩阵（Symmetric normalized Laplacian）随机游走归一化拉普拉斯矩...
GCN学习记录
qq_43605392的博客
01-03 1053
GCN学习记录
GCN详解
qq_45895217的博客
10-06 592
表示度矩阵，体现每个节点都度。(线性回归，直线方程) y尖。A是邻接矩阵，I是E是单位阵。，即归一化后的拉普拉斯矩阵。表示l层的节点的特征。
理解GCN
bunny___的博客
07-05 1149
理解GCN
STGCN-PyTorch-master.zip_STGCN 代码分析_STGCN pytorch_stgcn_stgcn d
07-15
STGCN（Spatial-Temporal Graph Convolutional Network）是一种深度学习模型，主要应用于时序数据，特别是人体动作识别领域。这个"STGCN-PyTorch-master.zip"压缩包包含了一个基于PyTorch实现的STGCN源码，是IJCAI ...
ResNet+LSTM+GCN 城市轨道交通短期客流预测
12-18
面向城市轨道交通短期客流预测的深度学习架构代码（ResNet+LSTM+GCN ） 代码框架：Keras+Tensorflow 主要实现内容： 提出了一种深度学习架构，结合残差网络（ResNet）、图卷积网络（GCN）和长短期记忆（LSTM）（称为...
GCN节点分类Cora数据集
03-22
《GCN在Cora数据集上的节点分类应用详解》 GCN，全称为Graph Convolutional Network，是一种在图结构数据上进行深度学习的方法，它借鉴了卷积神经网络（CNN）的思想，将卷积运算扩展到了非欧几里得空间，即图数据。...
STGCN_IJCAI-18-master_交通流预测_python_stgcn_
09-29
标题中的“STGCN_IJCAI-18-master”是指在IJCAI（国际人工智能联合会议）2018年发表的一种名为STGCN（时空图卷积网络）的交通流预测模型的源代码仓库。这个模型是利用深度学习方法，特别是图卷积网络（Graph ...
CVPR 2019 | 旷视研究院提出ML-GCN：基于图卷积网络的多标签图像识别模型
Paper weekly
04-11 5548
全球计算机视觉三大顶会之一CVPR2019（IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition）将于...
GCNH：Graph Convolutional Network Hashing 阅读笔记
qq_40680309的博客
04-25 1455
GCNH：Graph Convolutional Network Hashing 阅读笔记 摘要：摘要——最近，基于图的通过亲和力图学习保持相似性的二进制码的哈希算法在大规模图像检索中得到了广泛的研究。然而，大多数基于图的哈希方法诉诸于棘手的二进制二次程序，使它们无法扩展到大量数据。在本文中，我们提出了一种新的基于图卷积网络的哈希框架，称为GCNH，它直接在图像集和图像集上建立的亲和图上进行光谱卷积操作，自然产生保持相似性的二进制嵌入。GCNH与传统的图哈希方法有根本的不同，后者采用亲和图作为目标函数中唯
通信公司转正个人总结范文.docx
06-14
通信公司转正个人总结范文.docx
通信监理工作个人总结.docx
最新发布
06-14
通信监理工作个人总结.docx
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值