Structural
study of 'Missing data imputation framework for bridge structural health monitoring based on slim generative adversarial networks'
the Stochastic Gradient Descent (SGD):为了提高鲁棒性，SGAIN框架的优化器采用了随机梯度下降（SGD） 一，SGAIN框架有两个重要目的：鉴别器D的目的是最大化正确预测M矩阵的概率；生成器的目的是最小化D预测M矩阵的概率。此外，利用反向传播算法对发生器和鉴别器 ......
Structural Bias for Aspect Sentiment Triplet Extraction(COLING 2022)
摘要 即使使用了大规模预训练模型，结构偏差仍然是有必要的 在本文中，我们希望从两个角度回答这个问题：1）在参数和延迟效率方面，结构偏差是否可以以灵活的方式纳入PLM；以及2）结构偏差是否可以增强ASTE的额PLM。 相比之下，我们建议使用结构化的注意力图，而不是引入精心设计的插件，从而在自我注意力中 ......
Understanding Structural Vulnerability in Graph Convolutional Networks
Chen L., Li J., Peng Q., Liu Y., Zheng Z. and Yang C. Understanding structural vulnerability in graph convolutional networks. IJCAI, 2021. 概 mean 是在 G ......
Structural Deep Clustering Network:SDCN
论文阅读02-Structural Deep Clustering Network 模型创新点 我们提出了一种用于深度聚类的新型结构深度聚类网络 (SDCN)。所提出的 SDCN 有效地将自动编码器和 GCN 的优势与新颖的交付算子和双自监督模块结合在一起。据我们所知，这是第一次明确地将结构信息应用 ......