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NDP: ICLR 2021论文《神经ODE流程》官方代码

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简介：
这段简介可以描述为：“NDP: ICLR 2021论文《神经ODE流程》官方代码”是与ICLR 2021会议上发表的学术论文相关的程序代码。该论文提出了利用神经网络和常微分方程相结合的新方法，以解决一系列机器学习问题。此项目提供了实现这些新方法所需的代码资源，并且为研究者们进一步理解、开发和应用这一创新技术提供了一个良好的平台。 神经ODE流程应用于正式代码（ICLR 2021）。 摘要： 神经常微分方程(NODE)利用神经网络来建模系统状态的变化率。尽管NODE适用于动力学控制的时间序列，但存在一些缺点：首先，它们不能适应新的数据点输入，这在实时应用中是一个基本要求；其次，时间序列通常由一组稀疏的度量组成，并可能有多种潜在的动力学解释方式。然而，NODE无法捕捉这种不确定性。 相比之下，神经过程(NPs)是一类能够提供不确定性和快速自适应回应的新随机过程模型，但它们没有明确处理时间流程的能力。为了解决这些问题，我们引入了神经ODE过程(NDP)，这是一种由一组神经ODE分布定义的新型随机过程类型。通过在基础ODE上保持与数据相关的动态适应性分布，证明我们的模型可以从少量的数据点成功捕捉低维系统的动力学特性。 同时，我们也展示了NDP能够扩展到具有未知动态特性的高难度场景（例如旋转中的MNIST数字）中使用。

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  • NDP: ICLR 2021论文《神经ODE流程》官方代码
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    这段简介可以描述为：“NDP: ICLR 2021论文《神经ODE流程》官方代码”是与ICLR 2021会议上发表的学术论文相关的程序代码。该论文提出了利用神经网络和常微分方程相结合的新方法，以解决一系列机器学习问题。此项目提供了实现这些新方法所需的代码资源，并且为研究者们进一步理解、开发和应用这一创新技术提供了一个良好的平台。 神经ODE流程应用于正式代码（ICLR 2021）。 摘要： 神经常微分方程(NODE)利用神经网络来建模系统状态的变化率。尽管NODE适用于动力学控制的时间序列，但存在一些缺点：首先，它们不能适应新的数据点输入，这在实时应用中是一个基本要求；其次，时间序列通常由一组稀疏的度量组成，并可能有多种潜在的动力学解释方式。然而，NODE无法捕捉这种不确定性。 相比之下，神经过程(NPs)是一类能够提供不确定性和快速自适应回应的新随机过程模型，但它们没有明确处理时间流程的能力。为了解决这些问题，我们引入了神经ODE过程(NDP)，这是一种由一组神经ODE分布定义的新型随机过程类型。通过在基础ODE上保持与数据相关的动态适应性分布，证明我们的模型可以从少量的数据点成功捕捉低维系统的动力学特性。 同时，我们也展示了NDP能够扩展到具有未知动态特性的高难度场景（例如旋转中的MNIST数字）中使用。
     
  • IC3Net: ICLR 2019的论文与代码
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    IC3Net是发表于ICLR 2019的一篇论文及其配套代码，提出了一种新颖的神经网络架构或训练方法，旨在解决特定机器学习问题。 IC3网存储库包含了论文《Learning when to Communicate at Scale in Multiagent Cooperative and Competitive Tasks》（ICLR 2019接受）的参考实现。如果您在工作中使用此代码或IC3Net，请引用以下文献： @article{singh2018learning, title={Learning when to Communicate at Scale in Multiagent Cooperative and Competitive Tasks}, author={Singh, Amanpreet and Jain, Tushar and Sukhbaatar, Sainbayar}, journal={arXiv preprint arXiv:1812.09755}, year={2018} } 独立环境版本可以在gym-starcraft仓库中找到。在这个存储库中可以找到ic3n的相关内容。
     
  • CorrectAndSmooth-dgl: 实现DGL中“标签传播与简模型超越图神经网络”方法（ICLR 2021）
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    CorrectAndSmooth-dgl是基于深度图库(DGL)实现的一种创新算法，该算法采用标签传播和简化模型，在不使用复杂图神经网络的情况下超越了现有性能标准，成果发表于ICLR 2021。 DGL CorrectAndSmooth的实现基于论文中的GNN模型。该代码库在Python 3.7环境中运行，并且需要以下软件包版本：dgl 0.6.0.post1、torch 1.7.0 和 ogb 1.3.0。 本示例使用的图形数据集为开放图基准（OGB）。以下是所用数据集的摘要： - **ogbn-arxiv** 数据集包含节点数：169,343，边的数量：1,166,243，每个节点有128个特征。评价指标是准确性。 - **ogbn-products** 数据集包含节点数量：2,449,029，边的数量：61,859,140，每个节点的特征数为100。评价指标同样是准确性。 使用方法： 训练基本预测模型，并在不同数据集中应用正确的平滑算法（Correct & Smooth），遵循原始超参数设置。 - 对于**ogbn-arxiv** 数据集：`python main.py` - 使用MLP + C＆S的示例命令为：`python main.py --pretrain MLP` - 使用线性模型+ C&S 的示例命令为： `python main.py --pretrain 线性` 注意，这里的C&S代表Correct & Smooth算法。
     
  • 在ICLR 2021上的六篇关于对比学习的论文
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    该简介总结了在ICLR 2021会议上发表的六篇关于对比学习的最新研究论文。这些文章深入探讨了对比学习的不同方面，包括但不限于理论分析、方法创新和应用实践等，为这一领域的未来发展提供了宝贵的见解与方向。 本段落发现关于对比学习（Contrastive Learning）的相关接受论文数量非常多。近年来，对比学习方法的研究尤其关注难样本的选取机制，并且在计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）以及数据挖掘（DM）等领域得到了广泛应用。该话题目前非常热门。
     
  • ICLR 2021关于【因果推理】的投稿论文精选（七篇）
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    这段简介可以描述为：“ICLR 2021会议中聚焦于因果推理领域的精选论文集锦。本文汇编了其中七篇最具影响力和创新性的研究文章，涵盖了一系列新颖的方法和技术，推动了对复杂数据间因果关系的理解。” ICLR 采用公开评审机制，使得这些论文可以提前被审阅者看到。本段落发现基于因果推理（Causal Inference）的投稿数量显著增加，相关理论方法在计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）等领域也开始得到应用。这一前沿的方法受到了广泛关注。
     
  • PyTorch官方的模糊神经网络中文教程
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    本教程为PyTorch官方提供的中文指南，专注于模糊神经网络的构建与应用，适合希望结合模糊逻辑与深度学习进行研究和开发的技术人员。 图8.10展示了修正矢量的隶属函数。通过质心或模糊重心的方法可以对修正向量Ck的激励值以及推理过程中的规则后件模糊集合进行解模糊计算。为了改善模糊跟踪器的表现，可以通过在x方向解模糊环节中乘以增益变量T来优化其性能（见图8.11）。当适当选择增益参数（例如 1,1,1 === TTT）时，可以使平均小均方根误差从5降低到接近于1。 图8.11展示了通过在输入输出位置引入增益变量以提升模糊跟踪器性能的方法。 自适应模糊神经网络能够在每一时刻利用样本数据和神经网络算法定义一个模糊系统。在这种结构中，连接权重和/或输入信号可以是模糊集，从而实现以下几种情况： - 非模糊的输入信号但具有模糊的连接权； - 模糊的输入信号但是非模糊的连接权； - 同时具备模糊的输入信号及模糊的连接权。 图8.2提供了一个第一类模糊神经网络的例子。这种类型的网络是由Yamakawa等人开发的一种称为“模糊神经元”的模型（参考文献[15，16]）。每个这样的神经元包括非模糊输入信号ix（其中 1=i,...,m）和固定的若干个模糊集iku （其中 1=k,...,n），这些集合用于调整非模糊的权重ikw。这种类型的网络使用启发式学习算法来更新其权值，该算法类似于BP算法的工作方式，并且在每个模糊集中都附加了一个约束条件：对于某个特定xi而言，只有相邻的数值可以是非零值。 例如，在图8.12中如果)( iik xu 和)(1, iki xu+为非零，则...
     
  • CapsGNN: PyTorch中的“胶囊图神经网络”实现（ICLR 2019）
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    CapsGNN是基于PyTorch框架实现的一种新型模型，结合了胶囊网络和图神经网络的优势，适用于处理图结构数据，已在ICLR 2019会议上展示。 CapsGNN 是一种基于胶囊图神经网络的PyTorch实现（ICLR 2019）。从图神经网络（GNN）学习到的高质量节点嵌入技术已被广泛应用在基于节点的应用程序中，并且一些应用已经达到了最先进的性能水平。然而，当使用从GNN学习得到的节点嵌入来生成图形嵌入时，简单的标量表示可能不足以有效保留节点或整个图的重要属性，导致次优的结果。 受到胶囊神经网络（CapsNet）的启发，我们提出了胶囊图神经网络（CapsGNN），利用了胶囊的概念以解决现有基于GNN的方法中的不足。通过采用胶囊形式来提取节点特征，并使用路由机制在图形级别上捕获重要信息，我们的模型能够为每个图生成多个嵌入。
     
  • Patch-NetVLAD: CVPR 2021 论文与代码
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    Patch-NetVLAD是CVPR 2021的一篇论文及其开源代码，专注于改进大规模地方识别任务中的视觉描述符生成及图像检索方法。 CVPR2021论文的代码“Patch-NetVLAD：用于位置识别的局部全局描述符的多尺度融合”已经在大会前（最晚在2021年6月1日之前）完全可用。 引用格式如下： @inproceedings{hausler2021patchnetvlad, title={Patch-NetVLAD: Multi-Scale Fusion of Locally-Global Descriptors for Place Recognition}, author={Hausler, Stephen and Garg, Sourav and Xu, Ming and Milford, Michael and Fischer, Tobias}, booktitle={Proceedings of the IEEECVF Conference}
     
  • 神经网络导论实验一代码
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    本简介提供“神经网络导论实验一”中的关键代码概览及说明，帮助学习者理解基本概念和实践操作。适合初学者入门使用。 神经网络导论课程实验1代码包括了Adaline的LMS算法（使用Matlab编写）。