graph propagation | BriefGPT

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基于图正则化的事件传播序列点过程模型
本文提出了一种图正则化点过程模型来建模事件传播，通过对节点嵌入的上下文化将时间关注度模型的励興和时间衰减因子构建到当前事件的过程中，还通过应用图正则化方法提供了模型可解释性.
PDF2 years ago
通过 Spelke 对象推理进行实际世界图像的无监督分割
利用动态自我监督学习来学习静态场景的成对亲和力图，然后通过一种新的图传播和竞争网络来产生分割，从而在挑战合成和现实世界机器人数据集上实现了自我监督图像分割的显着改进。
PDF2 years ago
自适应上下文感知多模态深度补全网络
本文提出了一种自适应上下文感知多模态网络（ACMNet），采用图传播方法从稀疏深度图像和 RGB 图像中恢复密集深度地图，实现了在 KITTI 和 NYU-v2 数据集上的最先进性能。
PDF4 years ago
EMNLP用于多跳问答的层次图网络
本文介绍了一种基于分层图网络的多跳问答模型，通过构建不同粒度层次的节点来聚合多个段落中分散的线索，使用预先训练的上下文编码器对节点进行初始化，通过图传播等方式更新节点表示并实现多跳推理，实验结果表明，该方法在 HotpotQA 基准测试中取
PDF5 years ago
ACL引入标签关系归纳偏置来进行极细粒度实体类型推断
本文提出了一种新的标签关系归纳偏好，利用图传播层有效编码全局标签共现统计和单词级别相似性，结合基于注意力的匹配模块，可以在包括超过 10,000 种自由形式类型的大型数据集上实现更高的召回分数，并且在输出的稳定性方面也更少不一致性。
PDF5 years ago
KDDClassiNet -- 短文本分类的缺失特征预测
使用一种基于 ClassiNet 的方法，通过学习提取特征的二元分类器，在不使用外部资源的情况下，解决短文本分类中特征稀疏的问题，并通过图传播方法找到与给定短文本间接相关的特征，以显著提高分类准确性。
PDF6 years ago