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论文阅读笔记

• 决策
  • (2014)
  • (2019) 大数据时代的智能决策——进展、挑战和研究议程
  • (2019)
  • (2021)
• 选举预测
  • (2013) 基于贝叶斯的美国总统选举动态预测
  • (2017) 大规模预测
  • (2018) 用神经网络预测2018中期选举
  • (2018) 社交媒体不会说谎：用多种在线信息预测2016台湾选举
  • (2019) 用 pymc3 预测以色列选举
• 图神经网络
  • (2016) 使用混合模型的卷积神经网络做图与流形的几何深度学习
  • (2016) SDNE：深度图神经网络嵌入
  • (2016) 图变分自编码器
  • (2017) 图注意力网络
  • (2017) 大型动态图中的归纳式表示学习
  • (2017) 时空图卷积网络：用于交通预测的深度学习框架
  • (2017) 综述：图嵌入方法、应用、效果
  • (2018) 关系归纳偏置、深度学习与图网络
  • (2018) FastGCN：通过重要性采样快速训练图卷积网络
  • (2018) GaAN: 用于大型图与时空图的门控注意力网络
  • (2018) 使用 Jumping Knowledge Networks 的图表示学习
  • (2019) 图神经网络全面综述
  • (2019) 位置感知图神经网络
  • (2019) GraphSAINT: 基于采样的归纳式图学习方法
  • (2020) 从图的低秩全局注意力到 2-FWL 的近似
  • (2020) 标签传播与简单模型结合可超越图神经网络
  • (2020) 统一图卷积神经网络与标签传播
  • (2020) UniMP：用于半监督分类的统一信息传递模型
  • (2021) 图神经网络中半监督分类的一些涨点技巧
  • (2021) 从对比链接中蒸馏自知识：非消息传递的图节点分类
  • (2021) Graph-MLP: 非消息传递的图节点分类
  • (2021) 综述：基于采样的图卷积网络高效训练
  • (2021) 图自监督学习：对比式、生成式与预测式
  • (2023) 图网络知识蒸馏综述
  • (2023) 边卷积网络：基于独立边采样的GCN高效训练【Neurocom, 2023】
• NLP
  • (2014) 记忆网络
  • (2020) Reformer：高效的 Transformer
• 强化学习
  • (2019) 用颠倒强化学习训练智能体
  • (2019) 颠倒强化学习：不要预测回报，直接得到动作
  • (2020) 自解释智能体的神经进化
• 神经网络
  • (2018) 神经常微分方程
  • (2019) 快速与准确的最小二乘求解器
  • (2019) 神经逻辑机
  • (2019) 权重无关神经网络
  • (2020) 实用二阶优化
  • (2021) 深度神经网络的低维猜想
• 因果推理
  • (2018) 机器学习的理论困境与因果革命的七个启示
  • (2019) 因果模型的抽象
• 知识蒸馏
  • (2022) 理解知识蒸馏中Mixup的作用：一项实证研究
• 联邦学习
  • (2021) SHARE: 通过层次化和边缘数据整形减小联邦学习通信开销
• 协同推理
  • (2023) HEAL: 异质开放场景协同感知
  • (2023) DCCI: 内容自适应的云端协同目标检测
• 其它
  • (2007) 高维相似搜索中的多探头 LSH 索引
  • (2008) 大规模流量数据中重基数的发现与在异常侦测中的应用
  • (2015) 实用且最优的角距离局部敏感哈希算法
  • (2016) 建立像人一样思考与学习的机器
  • (2023) 综述：深度模型知识产权的积极防护
• 收获不大的论文
  • (2015) 利用机器学习和社交媒体预测稀有事件
  • (2016) EmoGram：基于时间序列的开源情感跟踪器及其创新应用
  • (2016) 从行星科学文献中提取信息建立火星目标百科全书
  • (2016) 国际关系的计算与评估
  • (2017) 深度 Q 学习中基于注意力的经验回放
  • (2018) 用于标签分布学习的标签强化
  • (2018) 图神经网络评估的不足
  • (2019) 结合深度学习与空间定性推理从带噪音的稀疏例子中学习复杂结构
  • (2019) 图深度学习简单入门
  • (2020) 图神经网络上的注意力标签传播

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