本周论文推荐(迁移学习、图神经网络)
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导读
下面论文列表为本小组同学推荐和整理,关于论文细节请联系论文作者。内容涵盖以下研究方向:迁移学习、图神经网络。
本周论文推荐
1
图神经网络
Graph Transformer Networks - Seongjun Yun, Minbyul Jeong, Raehyun Kim, Jaewoo Kang, Hyunwoo Kim - NIPS 2019
GraphZoom: A Multi-level Spectral Approach for Accurate and Scalable Graph Embedding - Chenhui Deng, Zhiqiang Zhao, Yongyu Wang, Zhiru Zhang, Zhuo Feng - ICLR 2020
Strategies for Pre-training Graph Neural Networks - Weihua Hu*, Bowen Liu*, Joseph Gomes, Marinka Zitnik, Percy Liang, Vijay Pande, Jure Leskovec - ICLR 2020
Contrastive Learning of Structured World Models - Thomas Kipf, Elise van der Pol, Max Welling - ICLR2020
The Logical Expressiveness of Graph Neural Networks - Pablo Barceló, Egor V. Kostylev, Mikael Monet, Jorge Pérez, Juan Reutter, Juan Pablo Silva - ICLR2020
Geom-GCN: Geometric Graph Convolutional Networks - Hongbin Pei, Bingzhe Wei, Kevin Chen-Chuan Chang, Yu Lei, Bo Yang - ICLR2020
Hyper-SAGNN: a self-attention based graph neural network for hypergraphs - Ruochi Zhang, Yuesong Zou, Jian Ma - ICLR2020
Measuring and Improving the Use of Graph Information in Graph Neural Networks - Yifan Hou, Jian Zhang, James Cheng, Kaili Ma, Richard T. B. Ma, Hongzhi Chen, Ming-Chang Yang - ICLR 2020
Adaptive Structural Fingerprints for Graph Attention Networks - Kai Zhang, Yaokang Zhu, Jun Wang, Jie Zhang - ICLR 2020
Memory-Based Graph Networks - Amir hosein Khasahmadi, Kaveh Hassani, Parsa Moradi, Leo Lee, Quaid Morris - ICLR 2020
2
迁移学习
Sharing Knowledge in Multi-Task Deep Reinforcement Learning - Carlo DEramo, Davide Tateo, Andrea Bonarini, Marcello Restelli, Jan Peters - ICLR 2020
Masked Based Unsupervised Content Transfer - Ron Mokady, Sagie Benaim, Lior Wolf, Amit Bermano - ICLR 2020
Mutual Mean-Teaching: Pseudo Label Refinery for Unsupervised Domain Adaptation on Person Re-identification - Yixiao Ge, Dapeng Chen, Hongsheng Li - ICLR 2020
Understanding and Improving Information Transfer in Multi-Task Learning - Sen Wu, Hongyang Zhang, Christopher Re - ICLR 2020
本期编辑:王辉
方便交流学习,备注:昵称-学校(公司)-方向,进入DL&NLP交流群。
方向有很多:机器学习、深度学习,python,情感分析、意见挖掘、句法分析、机器翻译、人机对话、知识图谱、语音识别等。
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