CS224W5.2——Relational and Iterative Classification

2023-11-11 16:20

本文主要是介绍CS224W5.2——Relational and Iterative Classification,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

本节中,我们介绍用于节点分类关系分类器迭代分类

  • 从关系分类器开始,我们展示了如何基于邻居的标签迭代更新节点标签的概率。
  • 然后讨论迭代分类,通过根据邻居的标签及其特征预测节点标签来改进集体分类。

文章目录

  • 1. 框架
  • 2. 关系分类
  • 3. 迭代分类
  • 4. 总结

1. 框架

在这里插入图片描述

2. 关系分类

在这里插入图片描述

此时,不需要节点特征信息。

如何去做更新:

在这里插入图片描述

举例:

初始化:

在这里插入图片描述

更新节点3:

在这里插入图片描述

在更新节点3之后更新节点4:

在这里插入图片描述

再更新节点5:

在这里插入图片描述

经过第一轮迭代更新后:

在这里插入图片描述

经过第2轮迭代更新后:

在这里插入图片描述

经过第3轮迭代更新后:

在这里插入图片描述

经过第4轮迭代:

在这里插入图片描述

收敛:

在这里插入图片描述

以上是关系分类,它仅仅基于每个节点的标签,而没有用到每个节点的特征信息。

3. 迭代分类

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

迭代分类的架构:

在这里插入图片描述

举例:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

第一步:

在这里插入图片描述

第二步:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

第三步:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

继续迭代直至收敛:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

4. 总结

在这里插入图片描述

这篇关于CS224W5.2——Relational and Iterative Classification的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/391332

相关文章

Convolutional Neural Networks for Sentence Classification论文解读

基本信息 作者Yoon Kimdoi发表时间2014期刊EMNLP网址https://doi.org/10.48550/arXiv.1408.5882 研究背景 1. What’s known 既往研究已证实 CV领域著名的CNN。 2. What’s new 创新点 将CNN应用于NLP,打破了传统NLP任务主要依赖循环神经网络(RNN)及其变体的局面。 用预训练的词向量(如word2v

NLP-预训练模型-2017:ULMFiT(Universal LM Fine-tuning for Text Classification)【使用AWD-LSTM;模型没有创新;使用多个训练小技巧】

迁移学习在计算机视觉有很大的影响,但现在的NLP中的方法仍然需要特定任务的修改和 从头开始的训练。我们提出通用语言模型微调,一种可以应用NLP任何任务中的迁移学习方法。我们模型在分类任务中都表现得良好,并且在小数据集上的表现优异。 一、ULMFiT (Universal Language Model Fine- tuning)组成步骤: a) General-domain LM pretr

keras 实现dense prediction 逐像素标注 语义分割 像素级语义标注 pixelwise segmention labeling classification 3D数据

主要是keras的示例都是图片分类。而真正的论文代码,又太大了,不适合初学者(比如我)来学习。 所以我查找了一些资料。我在google 上捞的。 其中有个教程让人感觉很好.更完整的教程。另一个教程。 大概就是说,你的输入ground truth label需要是(width*height,class number),然后网络最后需要加个sigmoid,后面用binary_crossentro

基于Python的机器学习系列(18):梯度提升分类(Gradient Boosting Classification)

简介         梯度提升(Gradient Boosting)是一种集成学习方法,通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中,我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中,我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同,分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。 梯度提升分类的工作原理         梯度提升分类的基本步骤与回归类似,但在分类任务中,我们使

Iterative Quantization

https://www.cnblogs.com/CSLaker/p/9723119.html

Region Covariance: A Fast Descriptor for Detection and Classification算法总结

传统的像素级特征比如颜色、梯度、滤波响应等等它们对光照变化和非刚性运动的描述不够鲁棒,而在像素级特征之上延伸出的直方图表述了一种无参的联合分布,然而随着特征数目的增加,联合分布的表达是呈指数增加的。另外,关键点的检测以及描述在匹配局部图像上非常有效,然而它们只包含了局部信息,没有利用全局的信息。 与直方图类似,协方差也能作为特征描述,并且协方差的特征维度要小很多。实验证明,协方差特征比其他特征性

论文学习—Efficient Multi-label Classification with Many Labels

论文学习:Efficient Multi-label Classification with Many Labels 摘要2. 多标签分类相关工作2.1 Label Transformation1. **降维(Dimensionality Reduction)**2. **回归模型(Regression Model)**3. **逆变换(Inverse Transformation)** 2

论文笔记 A Large Contextual Dataset for Classification,Detection and Counting of Cars with Deep Learning

ECCV 2016的文章,首先建立了一个从上到下照的车辆影像数据集(即鸟瞰视角),并提出ResCeption神经网络进行训练,进一步建立residual learning with Inception-style layers,进行车辆数目的计算。该方法为车辆数目的计算的一种新方式:通过定位和密度估计方法。对于新的场景或新的目标计数也同样适用。 文章主要关注3个任务点:(1)两类的分类问题(2)

论文笔记 G-CNN: an Iterative Grid Based Object Detector

为了目标检测精度和速度的进一步提高,在CVPR2016上各种算法可谓各显神通。今天要说的G-CNN就和YOLO算法类似,着重于速度的提升进行检测算子的改进。而与YOLO不同的是,改算法着眼于初始化proposal数量的减少,使得数以万计的proposal变成极少的初始格网,通过后面不停迭代获得最终较为准确的bbox。 其简要流程示意图: proposal技术一直是高效的目标检测算子的一个计算量

1、循环式/迭代式( iterative )服务器

这个循环服务器处理短连接,不能处理长连接,短连接时处理完后就关闭连接,长连接处理完后就不关闭连接 而且只能用于单线程 q无法充分利用多核CPU,不适合执行时间较长的服务