何恺明团队新作！深度学习网络架构新视角：通过相关图表达理解神经网络 / 开普饭

图神经网络(Graph Neural Network)的应用在近年来蓬勃发展,但同时对其质疑也从未消失.诸如对与大规模图数据的存储问题,表达能力问题,以及数据集的规范问题引发了许多讨论. 中科院计算所 ...

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 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=16392 对于此示例,我将对R中的时间序列进行建模.我将最后24个观察值保留为测试集,并将使用其余的观察值来拟合神经网络.当前有两种类型的神经网络可 ...

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仅做学术分享,如有侵权,联系删除转载于 :知网,专知摘要:随着计算机行业和互联 ...

点击上方蓝字关注我们 Rethinking pooling in graph neural networks 论文链接:https://arxiv.org/abs/2010.11418 代码链接:h ...

更多技术干货第一时间送达图神经网络简介 GNN是Graph Neural Network的简称,是用于学习包含大量连接的图的联结主义模型.近年来,图神经网络(GNN)在社交网络.知识图.推荐系统甚至 ...

节点之间的相互依赖关系使我们很难将损失函数分解为各个独立节点的影响. 在本文中,我们介绍了Twitter 研发的一种简单的图神经网络架构,该架构可以在大型图上有效工作. 1 图神经网络介绍图神经网络 ...

浙江大学.中国矿业大学和伦敦大学的研究人员研究了可用于识别神经肌肉信号的空间特征和解码器.具体来说,研究人员提出了利用迁移学习和深度学习的方法,将表面肌电信号数据转换为包含丰富的时频域信息的声谱图.对 ...

作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文是FAIR的恺明团队针对自监督学习+Transformer的一篇实证研究.针对Transformer在自监督学习框架中存在的训练不稳定问题 ...

视频介绍:理解深度学习泛化的新视角理解泛化是深度学习中尚未解决的基本问题之一.为什么在有限的训练数据集上优化模型会在保留的测试集上获得良好的性能?这个问题在机器学习中得到了广泛的研究,其悠久的历史可 ...

作者丨小马编辑丨极市平台极市导读作者专为目标检测任务"量身定制"了对比学习框架DetCo,在PASCAL VOC数据集上,DetCo在100个epoch时的性能就与MoCo ...

作者|Happy 编辑丨极市平台极市导读本文是FAIR的陈鑫磊&何恺明大神在无监督学习领域又一力作,提出了一种非常简单的表达学习机制用于避免表达学习中的"崩溃"问题,从 ...

更多技术干货第一时间送达研究人员提出了一种基于深度学习模型的运动想象脑机接口(BCI).运动想象的脑动力学通常通过EEG作为低信噪比的非平稳时间序列进行测量.研究人员经过调研发现,以往对MI-EEG ...

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作者丨科技猛兽编辑丨极市平台极市导读 MoCo v1 是在 SimCLR 诞生之前的一种比较流行的无监督学习方法.本篇主要详细介绍了MoCo v1的做法.FAQ.实验以及完整的代码解读,经典之作值 ...

OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库,以功能全面使用方便著称.自3.3版本开始,OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持.在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔 ...

作者丨科技猛兽编辑丨极市平台极市导读 kaiming 的 MoCo让自监督学习成为深度学习热门之一, Yann Lecun也在 AAAI 上讲 Self-Supervised Learning 是 ...

何恺明团队新作！深度学习网络架构新视角：通过相关图表达理解神经网络