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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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1.TexturePose: Supervising Human Mesh Estimation with Texture Consistency(2019)
Texture map (texel): A corresponding UVmap un-warps the template surface onto an image, A, which is the texture map
co…
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# Ligand-based model
## Graph
Featurization:
- [x] Running
Model:
- [ ] Running
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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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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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## 一言でいうと
グラフにおいて「新しいノードをどう扱うか」という問題にチャレンジした研究。SNSやアイテム推薦における新規アイテム問題ではこの点が顕著だが、既存の研究では固定的なグラフを扱うのが大半だった。VAEをベースとして、順次ノードが追加されていく時系列の生成モデルという形でアプローチをしている
### 論文リンク
https://arxiv.org/abs/1903.…
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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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## 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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## 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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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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