图神经网络方面可投的会议
时间: 2023-04-12 18:00:25 浏览: 143
我可以为您提供以下图神经网络方面可投的会议:
1. International Conference on Learning Representations (ICLR)
2. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
3. International Conference on Computer Vision (ICCV)
4. European Conference on Computer Vision (ECCV)
5. Neural Information Processing Systems (NeurIPS)
6. International Conference on Machine Learning (ICML)
7. AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)
8. International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)
9. Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS)
10. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
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相关问题
可解释的图神经网络模型
可解释的图神经网络模型是指能够对模型的输出进行解释的图神经网络模型。通常情况下,图神经网络模型的输出是节点或边的标签或概率。在需要对模型的输出进行解释的场景中,比如医学诊断、金融风险评估等,可解释的模型可以提供更好的可信度和可靠性。
一种常见的可解释的图神经网络模型是基于图注意力机制的模型,比如GAT(Graph Attention Networks)。GAT将节点之间的相互作用建模为一张图,通过注意力机制学习节点之间的权重,从而实现节点之间的信息传递。GAT的输出可以通过可视化注意力权重的方式进行解释,从而理解模型为什么会做出特定的预测或决策。
另外,还有一些基于规则或解释式的图神经网络模型,比如基于逻辑推理的模型和基于符号推理的模型,这些模型可以通过符号化的方式对模型的输出进行解释,从而提高模型的可解释性和可信度。
图卷积神经网络方面级情感分析
图卷积神经网络在情感分析方面的应用是通过利用卷积神经网络从初始的多视图特征中自动学习深度特征,并降低维数,以获得更好的情感分析能力。这种方法可以通过基于可解释规则的多视图Takagi-Sugeno-Kang模糊系统(MV-TSK-FS)来进一步提高效果。通过这种方式,可以更准确地识别文本中的情感信息,并进行情感分析。
如果你对该方面的具体实现感兴趣,可以参考一些相关的研究和代码。例如,你可以访问这篇文章中提供的链接,了解更多关于情感分析使用图卷积神经网络的内容:
此外,你还可以访问这个GitHub仓库,其中提供了一个用于情感分析的双向长短时记忆网络与图卷积网络的结合模型的代码实现,可能对你的研究和实践有所帮助:
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