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NeurIPS2019开源论文|万能的GNN解释器.本文由斯坦福Jure组发表在NeurIPS2019上，一作RexYing也是著名的GraphSAGE的作者。.代码和数据：.图神经网络（GraphNeuralNetwork），作为深度学习领域最热门的方向之一，相关论文在各大顶会层出不穷。.但是，图神经...
在NeuraIPS上对比学习（ContrastiveLearning）相关的投稿paper很多，这块研究方向这几年受到了学术界的广泛关注，并且在CV、NLP等领域也应用颇多。本文为大家奉上NeurIPS2020必读的七篇对比学习相关论文——对抗自监督对比学习、局部对比学习、难样本对比学习、多标签对比预测编码、自步对比学习、有...
本期我们筛选了8篇NeurIPS2020「图神经网络」领域的最新论文，一起来看看读过这些论文的推荐人的推荐理由与个人评价吧！.本期推荐人：纪厚业，北京邮电大学DMGroup在读博士生，主要研究方向为异质图分析，图表示学习（图神经网络）和推荐系统。.01...
gnn解释器该存储库包含，，，和提交的论文GNNExplainer:GeneratingExplanationsforGraphNeuralNetworks的源代码，该论文在。@misc{ying2019gnnexplainer,title={GNNExplainer:GeneratingExplanationsforGraphNeuralNetworks},author={RexYingandDylanBourgeoisandJiaxuanYouandMarinkaZitnikandJureLeskovec},year={2019},eprint={1903.03894},archivePrefix...
该论文显示，相比谷歌的TF-LiteMicro与ARM的CMSIS-NN的传统方案，使用MCUNet进行学习推理所需要的内存可以减少为原来的29%，同时推理速度能够提升1.7-3.3倍。据了解，上述论文已入选今年的AI顶会NeurIPSSpotlight，将在12月初进行线上
NeurIPS顶会接收，PyTorch官方论文首次曝光完整设计思路.PyTorch已开源两年多了，现在是最火热的深度学习框架之一。.但是，和一些有着论文介绍的开源项目相比，PyTorch背后的特性和思想还没有被完整介绍过。.近日，趁着NeurlPS2019大会即将召开，PyTorch开发...
NeurIPS2020论文评审结果出炉，提前拒稿、作者审稿惹争议，网友：改投别家吧经历了两次deadline推迟之后，NeurIPS2020的论文评审结果终于出来了！一如既往，评审结果一出就引发了大…
【新智元导读】特征学习和深度学习重要会议ICLR2016最佳论文，DeepMind团队开发了一个“神经编程解释器”（NPI），能自己学习并且编辑简单的程序，排序的泛化能力也比序列到序列的LSTM更高。机器，已经可以取代部分初级程序员的工作了。...
这是2019年12月9日至14日在温哥华举行的NeurIPS2019的概述(笔记)。这篇文章中提到的所有论文都是在计算机视觉领域。作者：MariaDobko编译：ronghuaiyang首发：AI公园公众号NIPS2019上的一些论文…
但是，和一些有着论文介绍的开源项目相比，PyTorch背后的特性和思想还没有被完整介绍过。近日，趁着NeurlPS2019大会即将召开，PyTorch开发项目组也「水」了一篇论文——PyTorch框架论文。这篇论文完整且系统地介绍了PyTorch本身，引起了社区的
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