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共6条,第1-6条
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出处:Neurocomputing
发表日期:2021
专题:多模态人工智能系统全国重点实验室
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Quantum Probability-inspired Graph Neural Network for Document Representation and Classification
期刊论文
Neurocomputing, 2021, 卷号: 445, 页码: 276-286
作者:
Yan, Peng
;
Li, Lingjing
;
Jin, Miaotianzi
;
Zeng, Daniel
Adobe PDF(1744Kb)
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浏览/下载:295/122
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提交时间:2022/06/16
Natural language processing
Document representation
Document classification
Graph neural network
Quantum probability
DECN: Dialogical Emotion Correction Network for Conversational Emotion Recognition
期刊论文
Neurocomputing, 2021, 期号: 0, 页码: 0
作者:
Zheng Lian
;
Bin Liu
;
Jianhua Tao
Adobe PDF(2238Kb)
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浏览/下载:184/40
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提交时间:2021/06/16
Emotion recognition in conversations (ERC)
Context-sensitive modeling
Dialogical Emotion Correction Network (DECN)
Interaction modeling
Binary thresholding defense against adversarial attacks
期刊论文
Neurocomputing, 2021, 卷号: 445, 期号: 445, 页码: 61-71
作者:
Yutong Wang
;
Wenwen Zhang
;
Tianyu Shen
;
Hui Yu
;
Fei-Yue Wang
Adobe PDF(1771Kb)
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浏览/下载:225/65
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提交时间:2021/06/15
Binary thresholding
Defense
Adversarial training
Adversarial attack
A time-frequency channel attention and vectorization network for automatic depression level prediction
期刊论文
Neurocomputing, 2021, 期号: 450, 页码: 208-218
作者:
Mingyue Niu
;
Bin Liu
;
Jianhua Tao
;
Qifei Li
Adobe PDF(2001Kb)
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浏览/下载:215/63
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提交时间:2021/06/01
Sphere embedding normalization
DenseNet
Transition layer
Time-frequency channel attention block
Time-frequency vectorization block
Depression detection
SRGCN: Graph-based multi-hop reasoning on knowledge graphs
期刊论文
Neurocomputing, 2021, 卷号: 454, 期号: 454, 页码: 280-290
作者:
Wang, Zikang
;
Li, Linjing
;
Zeng, Daniel
Adobe PDF(1540Kb)
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浏览/下载:250/71
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提交时间:2021/05/31
knowledge graph
multi-hop reasoning
graph convolutional network
MGRL: Graph neural network based inference in a Markov network with Reinforcement Learning for visual navigation
期刊论文
Neurocomputing, 2021, 卷号: 0, 期号: 0, 页码: 0
作者:
Lu, Yi
;
Chen, Yaran
;
Zhao, Dongbin
;
Li, Dong
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浏览/下载:291/85
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提交时间:2020/10/19
Visual navigation, graph neural network, Markov network, reinforcement learning, probabilistic graph model