bottlenecks | BriefGPT - AI 论文速递

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KDD大规模移动健康计划中低听众趋势的分析与预测：初步调查
通过对受众互动轨迹的初步分析，我们研究了移动健康项目中可以提高效率的因素，并且根据听众群体的听众情况进行聚类分析，展示了使用历史数据进行时间序列预测以识别受益人退出并帮助非政府组织及时干预以加强受益人保留的初步结果。
PDF8 months ago
ResolvNet: 一个具有多尺度一致性的图卷积网络
图学习中的瓶颈问题限制了图神经网络在长距离传播信息的能力，而本文提出了多尺度一致性的概念，并引入基于渐近算子的灵活图神经网络 ResolvNet 来解决这些问题。通过理论上的严格论证和大量实验验证，ResolvNet 在真实世界数据上显示出
PDF9 months ago
Q-DETR: 一种高效的低位量化检测 Transformer
本文针对量化后检测转换器（Q-DETR）信息失真问题提出分布矫正蒸馏方法（DRD），该方法可优化查询分布使熵最大化，在上层引入前景感知查询匹配策略最小化条件熵。实验表明，该方法在 COCO 数据集上，4-bit Q-DETR 可加速与 Re
PDFa year ago
卷积解码网络在频率表示下的缺陷
本文通过考虑卷积解码器网络在表现不同频率分量输入样本时的容量，探索了该网络的表示瓶颈，并证明了卷积操作、零填充操作以及上采样操作等因素都会影响网络表现高频分量。
PDF2 years ago
ICLR通过曲率理解图形上的压缩和瓶颈
本文研究图神经网络中信息传递中的 over-squashing 问题，通过引入基于曲率的重连方法以减轻该问题，同时探究其根源为图中负曲率边所导致的瓶颈现象。
PDF3 years ago
带瓶颈的宽神经网络是深高斯过程
本文探讨了存在 “瓶颈” 的 BNNs 的宽限制，其中一些隐藏层被保持在有限宽度，结果是一种高斯过程的组合，我们称之为 “瓶颈神经网络高斯过程”（bottleneck NNGP），并分析了单个瓶颈 NNGP 的理论，发现瓶颈在极端深度通过产
PDF5 years ago