NeurIPS2020 | 图信息Bottleneck打造图最优表示->避免过拟合，并具备稳健性 / 四六文摘

点击下面标题,了解通知详情第九届电工技术前沿问题学术论坛征文通知团队介绍于华楠(1981),女,博士,副教授,硕士生导师.研究方向为电力系统信号分析与检测.压缩感知在电力系统中的应用等.近年来, ...

视频介绍:用于大规模图像识别的转换器虽然卷积神经网络(CNN)自 1980 年代以来一直用于计算机视觉,但直到 2012 年AlexNet 大幅超越当代最先进的图像识别方法的性能时,它们才处于最前沿 ...

图神经网络的可解释性是目前比较值得探索的方向,今天解读的2021最新综述,其针对近期提出的 GNN 解释技术进行了系统的总结和分析,归纳对比了该问题的解决思路.作者还为GNN解释性问题提供了标准的图数 ...

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 ...

许多具有优异性能的材料,可构造有渗透纳米网络(PNNs).这种快速扩展的复合材料和纳米多孔材料的设计,需要一种统一的方法来描述它们的结构.然而,它们复杂的非周期结构很难用传统的方法来描述.另一个问题是 ...

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 ...

机器之心报道机器之心编辑部这是科学激动人心的新一步.我们将直播解读这两研究,详见文后. 使用氨基酸序列预测蛋白质形状的 AphaFold2,终于开源了. 众所周知,蛋白质是生命活动的基本组件, ...

机器学习(Machine learning, ML)方法有可能实现临床脑电(Electroencephalography, EEG)分析的自动化.它们可以分为基于特征的方法(使用手工制作的特征)和端到 ...

CNN 通过堆叠更多的卷积层来提高性能,而 transformer 在层次更深时会很快进入饱和.基于此,来自新加坡国立大学和字节跳动 AI Lab 的研究者引入了 Re-attention 机制,以很 ...

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