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CVPR学习视觉 Transformer 的相关结构
我们引入了一种新的注意力机制，称为结构自注意力（StructSA），它利用注意力的键 - 查询交互中自然产生的丰富相关模式。使用结构自注意力作为主要构建模块，我们开发了结构视觉转换器（StructViT），并在图像和视频分类任务上评估其有效
PDF3 months ago
代码之间的区别：揭示机器和人类程序员的独特模式
通过对代码属性进行严格的长度、词汇多样性和自然度的分析，我们揭示了机器生成代码和人工编写代码各自固有的独特特征，特别注意到代码的结构分割是识别其来源的关键因素。基于我们的发现，我们提出了一种名为 DetectCodeGPT 的新型机器生成代
PDF6 months ago
知识图谱并不相同：探索真实知识图谱的属性和结构
在这篇论文中，我们对来自各个领域（如自然科学、医学和自然语言处理）的 29 个真实知识图谱数据集进行了大规模比较研究，分析了它们的属性和结构模式，并根据发现提出了针对基于知识图谱模型开发和评估的几项建议。我们相信知识图谱中丰富的结构信息可以
PDF8 months ago
图神经网络结构差异的解密：一个大小适合所有问题么？
本文研究了 GNN 在同构和异构图中节点分类性能的差异。我们提出了一种非 i.i.d PAC-Bayesian 概率界，并通过特征聚合距离和同质比异质性差异解释了性能差异，并证实了较深的 GNN 的有效性。此外，我们发现了图形分布偏移问题的
PDFa year ago
超图自我网络及其时间演化
本文提出了用超图的 ego 网络结构建模高阶单节点交互，并提出了超图 ego 网络的时间重构作为预测超图局部时空结构的模型的基准问题。研究者们将深度学习二元分类器与爬山算法相结合，以跨多种领域找到的结构模式为基础，提出了重构超图 ego 网
PDF3 years ago
图结构主题神经网络
本文提出了 GraphSTONE，一种基于 GCN 模型的结构话题神经网络，利用图的主题模型，从概率角度捕获广泛的指示性图结构。同时，通过设计多视图 GCN 统一节点特征和结构主题特征，并利用结构主题来指导聚合，从而达到高效和可解释性。
PDF4 years ago
关于图的冯・诺依曼熵
分析和比较了两个变体的二次近似，并在合成和真实的图形上进行了广泛的实验，发现两个熵引起了类似但存在一些显著差异的结构的出现。
PDF6 years ago