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I am very interested in your research _Ensemble Manifold Regularized Multi-Modal Graph Convolutional Network for Cognitive Ability Prediction_, and _Integrated Brain Connectivity Analysis with fMRI, D…
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Venue: ICML 2019
Summary: Proposes a simplified linear graph neural network architecture (GCN with non-linearity layers removed). New architecture is significantly faster than the state of the art mo…
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Hey John! Here's the curriculum that I've worked on in the past. It's a bit less focused on language models as a sole topic, and more on modern ML from a broad perspective.
- Essential Concepts of …
zmaas updated
1 month ago
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Given the recent popularity of graph convolutional neural networks (i.e. https://github.com/tkipf/gcn), would it be worth implementing a swift paradigmatic version? I have a semi-working version, but …
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From [Algorithmic Simplicity](https://www.youtube.com/@algorithmicsimplicity):
- [x] [Why Does Diffusion Work Better than Auto-Regression? - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=zc5NTeJbk-k)
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## Published
Hongyang Gao, Zhengyang Wang, Shuiwang Ji
KDD 2018
## Summary
画像データにおいてCNNが高精度を達成し、非常に大きな影響を与えている。画像データはグラフデータの特定のケースとみなすことができるため、グラフデータに対しても工夫をすることでCNNが適用できると考えられる。
したがって、この論文では…
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Suggested list of courses would be:
- An introduction to deep learning **
- How to train a neural network
- Regularisation in neural networks
- Deep Bayesian neural networks
- Conv…
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## 一言でいうと
文書分類にGraph Convolutionを適用した研究。ノードとして文書・単語双方をとっており、文書=>単語の重みはTF-IDF、単語=>単語の重みはコーパス全体の共起(PMI)をとっている。単語分散表現なしにCNNやLSTMのモデルを上回る効果を出せている。ただ、テストセットのノードが既知であるTransductive設定
![image](https://u…
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[1609.02907] Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks
https://arxiv.org/abs/1609.02907
TN Kipf, M Welling - arXiv preprint arXiv:1609.02907, 2016
![image](https://user-ima…
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## 一言でいうと
与えられたグラフのノードを半教師ありクラスタリングする。既存の研究では隣接ノードは同じクラスであるという前提を正則化項として加えていたためモデルのキャパシティが制限されていたが(エッジのもつ情報はsimilarityとは限らない)、グラフ構造をニューラルネットとして表現することでその制約を取り払った。各Layerにおいて隣接行列が登場するので例えば3層ネットワークの場合は3段…