近年来,图神经网络(GNNs)由于具有建模和从图结构数据中学习的能力,在机器学习领域得到了迅猛发展。这种能力在数据具有内在关联的各种领域具有很强的影响,而传统的神经网络在这些领域的表现并不好。
一片期刊论文:讲述计算机网络的路由综述。
自从2010年以来,深度学习技术对语音,语言,视觉等子领域的推动,在语言和视觉跨模态交叉学科领域我们也取得了很多激动人心的进展,包括跨语言与图像的理解、推理和生成。多模态智能旨在融合多种模态的信息进行
深度学习不断增长的能源耗费和性能成本,促使社区通过选择性修剪组件来减少神经网络的规模。与生物学上的相似之处是,稀疏网络即使不能比原来的密集网络更好,也能得到同样好的推广。
下载自 https://arxiv.org/pdf/2003.02320.pdf
数十年来,因果推理是一个跨统计、计算机科学、教育、公共政策和经济学等多个领域的重要研究课题。在这项调查中,我们提供了一个全面的综述因果推理方法下的潜在结果框架,一个众所周知的因果推理框架。
本文简要介绍了北邮的一篇关于知识图谱可视化的综述论文,对论文中的主要内容和观点进行了梳理和解释,同时也对该领域的相关研究做了简要的回顾。文章从可视化的角度出发,分析了知识图谱的重要性和优势,并通过丰富
几篇综述,想做人脸识别的,没基础的,可以看下
单目视觉SLAM算法研究,曹恒,刘建国,随着机器人技术和计算机技术的快速发展,移动机器人方面的研究得到了越来越多的关注,而同步定位与地图构建(Simultaneous Localization a
嗯资源是期刊自动问答研究综述,包含硕士论文和期刊论文5篇。来源于万方,侵删
