性能超越图神经网络，将标签传递和简单模型结合实现SOTA / 开普饭

论文推荐 /introduction/ 机器学习的成功很大程度上取决于数据.但是,高质量的标记数据通常很昂贵且难以获得,尤其是对于训练参数较多的模型.而我们却可以很容易地获取大量的无标记数据,其数量可 ...

编辑整理:吴祺尧加州大学圣地亚哥分校出品平台:DataFunSummit 导读:本文跟大家分享下图自监督学习中最近比较热门的研究方向:图对比学习,在近期的进展以及组内在此方向上最近的一些工作.主要 ...

点击上方蓝字关注我们本文介绍三篇AAAI2021最新的研究工作,下面的三篇论文均与模型的设计相关,具体的任务涉及节点分类和图分类. Data Augmentation for Graph Neur ...

智源社区 & AI科技评论作者 | 周寅张皓小到分子相互作用,物质结构,大至气候变化,星系模型,很多自然界和社会生活中的现象都能用图结构描述.而如何将神经网络应用到图网络中进行计算,在几年 ...

转载于 :新智元图神经网络近几年的发展十分火热,主要原因还是图能够表示连通关系,例如知识图谱等更贴切现实应用!Google Research最近发了一篇博客,从零开始教学GNN的发展路程,不熟悉的同 ...

人工智能算法与Python大数据致力于提供深度学习.机器学习.人工智能干货文章,为AI人员提供学习路线以及前沿资讯 23篇原创内容公众号点上方人工智能算法与Python大数据获取更多干货在右上 ...

fig0 论文标题:Robust Graph Representation Learning via Neural Sparsification 作者:Cheng Zheng; Bo Zong; We ...

仅做学术分享,如有侵权,联系删除转载于 :机器之心将传统标签传播方法与简单模型相结合即在某些数据集上超过了当前最优 GNN 的性能,这是康奈尔大学与 Facebook 联合提出的一项研究.这种新方 ...

[新智元导读]AIoT的时代即将来临,移动端智能应用呈爆发式增长,但是大型神经网络在移动端的性能制约了AI在移动端的推广.最近,依图团队发表在ECCV的一篇论文,提出了新一代移动端神经网络架构Mobi ...

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AI蜗牛车 151篇原创内容公众号 Datawhale干货来源:纪厚业,北京邮电大学,图与推荐编辑:数据派THU 本文约1.5w字,干货满满,建议收藏本文对近期提出的 GNN 解释技术进行 ...

图神经网络(GNN)热度持续上升,之前我们曾介绍了清华两篇综述论文,参见:深度学习时代的图模型,清华发文综述图网络,和清华大学图神经网络综述:模型与应用.最近,IEEE Fellow.Senior M ...

作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文是百度的研究员对PP-YOLO的一次升级,从PP-YOLO出发,通过增量消融方式逐步添加有助于性能提升且不增加推理耗时的措施,取得了更佳的 ...

一.Address 发表于NIPS 2016的一篇论文: Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Fi ...

一.Address Spectral Networks and Deep Locally Connected Networks on Graphs 地址:https://arxiv.org/pdf/1 ...

AI研习图书馆,发现不一样的精彩世界论文解读华为诺亚方舟实验室提出的新型端侧神经网络架构GhostNet,在同样精度条件下,模型速度和计算量均少于此前SOTA算法,值得一看.GhostNet论文已 ...

性能超越图神经网络，将标签传递和简单模型结合实现SOTA