铜灵 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
一份图神经网络 的学习资源,在推特上发出后反响强烈,超过800人为其点赞,不少网友在评论区表示感谢送出“好人卡”。
这份资源名为Literature of Deep Learning for Graphs(图深度学习文献),顾名思义里面整理了大量图深度学习论文,大多数都被顶会收录,数量有上百篇。
这些论文包含从节点表示学习到图嵌入再到图神经网络及其应用,从易到难,是一份容易上手的全方位资源。
一份暑期必备的图神经网络优质资源,走过路过不容错过了。
内容丰富
这份图神经网络文献共分为8个部分,从节点表示学习开始层层递进,一直讲到图标是学习系统和相关数据集为止。
这8个部分分别为:
节点表示学习图嵌入知识图神经网络图神经网络的应用图形生成图形布局和高维数据可视化图表示学习系统数据集如果想了解图深度学习,这8个分类可以成为指导自己进一步找资料攻克的大方向。
除了8个大方向外,部分章节又进行了细分,比如在应用章节,又分成了NLP、计算机视觉、推荐系统、链接预测、影响预测、神经架构搜索、强化学习等方向。
而这份资源的最闪亮的地方,就是将这些不同方向已经发表的论文进行了整理,分门别类得放上了论文的标题、作者、关键词和地址链接。
这些大多是已经发表在各种竞赛和顶会上的高影响力论文,画风是这样的:
这样的:
这样的:
整理数百篇土深度学习的论文还分成不同的类别,肯定下了不少工夫。
华人作者
这份资源出自华人之手,蒙特利尔高等商学院的助理教授唐建和他的学生们。
其个人网站上显示,唐建是深度学习大牛Yoshua Bengio教授领导的MILA深度学习小组的成员之一,关注深度学习、图神经网络、自然语言理解和推理、药物发现和推荐系统几个方面。
唐建在北京大学博士毕业后,奔赴密歇根大学和卡内基梅隆大学的博士后。2014年-2016年在微软亚洲院担任过副研究员。
此前,唐建的的多项研究被各大顶会收录,包括ICML 19、ICML 19、IJCAI 19、ICLR 19、AAAI 19等。
附上其个人主页地址:
https://jian-tang.com/
传送门
GitHub地址:
https://github.com/DeepGraphLearning/LiteratureDL4Graph
— 完 —
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要说人工智能技术领域最令人兴奋的应用,计算机视觉 绝对是被提及最多次的那个。
据预测,到2022年底,计算机视觉技术的市场价值将达到480亿美元 ,并可能成为许多持续创新和突破的来源。
(科研狗敏锐的触角动了动——让我来康康能不能创新和突破出一篇论文)
计算机视觉(ComputerVision)自兴起以来就非常迅速且广泛地应用于各个领域,甚至已经成为我们日常生活中不可缺少的一部分,比如人脸识别。
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就在不久前,全球人工智能领域最具影响力的大会CVPR 宣布,将2022年“最佳学生论文”奖颁给同济大学研二学生陈涵晟等人,这是CVPR自2001年设立最佳学生论文奖以来,获奖论文的第一作者首次来自中国高校。
小编表示被卷到了~
论文题为“EPro-PnP:Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points forMonocular Object PoseEstimation”,提出了一种新方法EPro-PnP,并且创造性地引入概率分布,将几何推理和深度学习两种方法无缝衔接,形成了一个端到端的易用模型,可以快速估算3D物体的位姿。该方法有望用于自动驾驶、机器人、无人机、AR等诸多需要通过视觉来估算物体位姿的场景。
在计算机领域,顶级会议论文对学生的重要性不言而喻。这个人人内卷的时代,是否具有科研背景和学术能力已经成为考研、保研、录取名校的关键考察项 。而手握一篇甚至多篇高质量的论文,就是学术成果最好的展现,当然它也意味着高额的奖学金、名校入学机会、未来更优质的工作……
那么,有不想发论文的科研er吗?我想应该没有。大部分人的困难不是不想发,而是……
不知道怎么写论文;
不知道怎么提出研究问题;
不知道怎么确定选题;
不知道怎么选研究方向;
不知道怎么凝练创新点;
不知道idea在哪里
……
熬了无数个通宵,头发掉了一大把,论文只写了一行字。
你需要的不是喊你回头是岸的高僧,你需要的是一位科研路上的领路人。很多同学的问题不是自己没有科研的能力,而是缺少一双为自己拨开迷雾的手。
本周,沃恩智慧的公开课,特别邀请一位CVPR2022顶会论文的第一作者, 一位真正的学术大牛,来和大家讲讲,一篇顶会论文到底是怎么炼成的~
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有了好的idea,论文就成功了一大半。
而顶会论文对于有创新性的idea,尤为看重。
要想从科研小白变身科研大神,这是一个必须要跨过去的门槛。
7月27日,晚上19:30,
快快扫码预约,和学术大牛聊聊你在科研上的困惑~~
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