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|7 Papers| 华为诺亚车道线检测方法；网络表示学习综述( 三 )


然而 ， 绝大多数真实网络节点都有丰富的属性信息 ， 如社交网络中的用户资料和引文网络中的文本内容 。 网络的属性信息对网络表示具有重要的作用 ， 当网络高度稀疏时 ， 网络的属性信息是网络表示重要的辅助信息 ， 有助于更好地学习网络表示 。 传统的邻接矩阵仅仅表示了边的信息 ， 而无法加入节点的属性信息 。 网络表示不仅要保存网络的结构信息 ， 还要保存网络的属性信息 。 此外 ， 大多数真实世界网络都是动态变化的 ， 这种变化包括网络节点的增加和减少 ， 以及网络边的新建和消失 。 同时 ， 与网络结构变化相似 ， 网络中的属性也会随着时间的推移发生变化 。
随着机器学习技术的发展 ， 针对网络表示学习问题的研究成果层出不穷 ， 文中将针对近年来的网络表示学习方法进行系统性的介绍和总结 。
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DRNE 的框架 。
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DANE 框架图解 。
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DynGem 动态图嵌入模型 。
推荐：本文在《计算机科学》（Computer Science）杂志上发表 。
论文 7：Multi-Similarity Loss with General Pair Weighting for Deep Metric Learning
作者：Xun Wang、Xintong Han、Weiling Huang 等
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.06627.pdf
摘要：度量学习旨在学习一个嵌入空间 ， 在这个空间中 ， 相似样本的嵌入向量被拉近 ， 不同样本的嵌入向量被推远 。
在这篇论文中 ， 来自码隆科技的研究者提出利用多相似度损失（Multi Similarity Loss）实现这一目标 ， 并在公共基准数据集上得到了验证 。
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多相似度损失的目标 。
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不同方法在 Cars-196 数据集上的结果比较 。
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嵌入大小（embedding size）对多相似度损失的影响 。
推荐：该方法充分考虑了 batch 中整体距离分布的对比损失函数 。
ArXiv Weekly Radiostation
机器之心联合由楚航、罗若天发起的ArXiv Weekly Radiostation ， 在 7 Papers 的基础上 ， 精选本周更多重要论文 ， 包括NLP、CV、ML领域各10篇精选 ， 并提供音频形式的论文摘要简介 ， 详情如下：
本周 10 篇 NLP 精选论文是：
1. Generation-Augmented Retrieval for Open-domain Question Answering. (from Jianfeng Gao, Jiawei Han)
2. Hierarchical GPT with Congruent Transformers for Multi-Sentence Language Models. (from Soo-Young Lee)
3. Lifelong Learning Dialogue Systems: Chatbots that Self-Learn On the Job. (from Bing Liu)
4. SSMBA: Self-Supervised Manifold Based Data Augmentation for Improving Out-of-Domain Robustness. (from Kyunghyun Cho)
5. Unsupervised Parallel Corpus Mining on Web Data. (from Yiming Yang)
6. Language Generation with Multi-Hop Reasoning on Commonsense Knowledge Graph. (from Minlie Huang)
7. Generating Commonsense Explanation by Extracting Bridge Concepts from Reasoning Paths. (from Minlie Huang)


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