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Transformer 需要眼镜！语言任务中的信息过度压缩
研究信息在解码器单独的 Transformer 模型中的传播，发现了表示崩溃现象和对特定标记的敏感性丧失，并提供了简单的解决方案。
PDFa month ago
多目标演化影响最大化：平衡传播力、预算、公平性和时间
通过优化影响最大化的多个目标函数，结合多目标进化算法（MOEA）和图感知操作，MOEIM 在大多数多目标设置中表现出色，探索目标之间的相关性，提供了新的见解。
PDF3 months ago
AAAI图结构贝叶斯优化的多重影响力最大化
该论文研究了影响力最大化问题，提出了多重影响力最大化的模型，探索了多重扩散和信息关联机制，并通过图贝叶斯优化提供了高效的全局传递模块。
PDF3 months ago
一种新颖的图神经网络方法用于谣言检测
在社交媒体上，广泛传播的谣言对人们的日常生活产生了负面影响，导致公众潜在的恐慌、恐惧和心理健康问题。本文提出了一种新的检测模型，通过联合学习用户相关性和信息传播的表示来检测社交媒体上的谣言。评估结果表明，该模型在已有的谣言检测模型方面表现优
PDF3 months ago
MM纠结：平衡惩罚和补偿，基于重复困境博弈的事实检查中的最大赔偿问题分析，绕过和最小成本路径，虚假新闻与弱华莱士定律案例
针对假新闻的传播和有效事实核查问题，本研究借助 Metzler 函数和 Metzler 矩阵对新闻提供者之间信息传播动态进行建模，设计了一种策略来最小化有害的假新闻传播，同时最大化可信信息的传播。通过惩罚性支配问题和最大补偿问题，重新评估新
PDF5 months ago
关于图像分辨率对语义分割影响的研究
通过简化网络架构，我们展示了一种直接产生高分辨率分割结果的简化模型，其性能可以与生成低分辨率结果的更复杂系统匹配，并通过底层信息传播技术在不同尺度上提高分割准确性。
PDF5 months ago
超边交互感知的超图神经网络
我们提出了一种名为 HeIHNN 的超边交互感知超图神经网络，旨在捕捉超边之间的相互作用，并引入了一种新的机制来增强超边和节点之间的信息流动。经过广泛的实验，在真实世界的数据集上，HeIHNN 相比现有方法表现出具有竞争力的性能。
PDF5 months ago
信息模式：揭示社交媒体中的信息传播模式
社交媒体在塑造公众舆论和影响意识形态社区方面发挥着重要作用。我们的演示 InfoPattern 聚焦于语言和人类意识形态之间的相互作用，并能进行（1）对立意识形态社区中的对手响应的模拟；（2）姿态检测以识别每条信息中潜在的政治情感；（3）信
PDF7 months ago
遮挡人物再识别的多视图信息集成与传播
通过多视角信息集成和传播（MVI$^{2}$P）框架，将多个图像综合表示以有效表征被遮挡目标行人，并设计了 CAM 感知定位模块、概率感知量化模块和信息传播机制来应对遮挡干扰和区分性不同的图像，实验证明了该方法的有效性和优越性。
PDF8 months ago
利用图注意力网络和强化学习分析以优化网络效率和可扩展性的以太坊网络信息传播
该研究提出了一种创新方法，利用图卷积网络（GCNs）分析以太坊网络中的信息传播模式，通过开发结合图注意力网络（GAT）和强化学习（RL）的模型以优化网络效率和可扩展性，从而实现信息在网络中的有效传播，优化区块处理的燃气限制并提高网络效率。
PDF8 months ago
视频目标分割的特征、对应关系和压缩记忆的联合建模
提出了一种名为 JointFormer 的统一 VOS 框架，能够同时提取特征并传播目标信息，以进行全面的信息传播和辨别特征学习，通过在线更新机制，实现了对长期目标信息的整合，在多个基准测试上取得了较大幅度的优于现有算法的最新性能。
PDF10 months ago
ViT-Calibrator：用于 Vision Transformer 决策流校准的工具
本论文提出了一种名为 “Decision Stream Calibration” 的新范式，通过探索信息传播机制和多维相关性来提高视觉 Transformer 的性能，并设计了包括令牌传播校准阶段和尺寸传播校准阶段的两阶段校准方案「ViT-
PDFa year ago
探究图神经网络的内部逻辑及其逻辑性质
本文旨在探究利用逻辑程序模拟图神经网络的信息传播机制，在解决节点属性预测问题中的应用，通过实现一个类似 Prolog 程序的逻辑程序来模拟图神经网络的信息传播阶段，并利用相似节点的属性推断测试集中的节点属性，与链接结构进行比较，得到更好的表
PDF2 years ago
SIGIRQuote Erat Demonstrandum: 一个用于浏览 Quotebank 语料库的 Web 界面
该论文介绍了一个自适应的 Web 界面，用于搜索新闻中的名言佳句，它们提供了一种最直接，最不被过滤的信息传播路径，是记者和研究人员的宝贵资源。
PDF2 years ago
图属性预测的最短路径网络
本文章提出了一种最短路径消息传递神经网络框架，可以解决节点间信息传递瓶颈以及节点无法直接通信的问题，从而实现更准确的图分类。
PDF2 years ago
SIGIR图形趋势滤波网络用于推荐
本文介绍了通过图神经网络进行推荐的方法，并探讨了现有方法的一些缺点，提出一种基于图趋势过滤网络的新方法，以捕捉交互性的自适应可靠性。
PDF3 years ago
从市场图的角度估计初创项目的募资表现
该研究以市场图谱的角度探索在线创新市场中项目筹资的预测问题，并设计了基于图神经网络的模型以及并行竞争度量和层次化传播算法，实验证明了该模型的有效性。
PDF3 years ago
ICLR重新审视本地监督学习：一种替代端到端训练的方法
本文介绍了一种利用信息传播 (loss) 解决深度网络训练时存储中间激活值（activations）的大内存占用问题的算法，该算法将网络划分为局部模块，通过异步训练这些分离的局部模块，并且通过信息传播 (loss) 损失函数，逐层改进算法提
PDF3 years ago
ICLR图神经网络的瓶颈及其实际应用
该研究指出图神经网络（GNN）在信息传播方面存在瓶颈问题，即信息在传输过程中容易被强行压缩而丢失长距离交互信息，而吸收入边的 GNNs 如 GCN 和 GIN 更容易发生这种情况，进一步反映当前模型优化中存在的问题。
PDF4 years ago
EMNLP文学社交网络中信息传播的度量
我们提出了文学中信息传播建模任务，并使用一种新的流程在超过 5000 部小说中分析信息传播动态，发现填补不同社群之间结构空缺的女性角色比男性角色更常见
PDF4 years ago