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搜索资源列表

  1. GNN github开源代码

  2. 人工智能（AI）最近经历了复兴，在视觉，语言，控制和决策等关键领域取得了重大进展。 部分原因在于廉价数据和廉价计算资源，这些资源符合深度学习的自然优势。 然而，在不同的压力下发展的人类智能的许多定义特征仍然是当前方法无法实现的。 特别是，超越一个人的经验 - 从婴儿期开始人类智能的标志 - 仍然是现代人工智能的一项艰巨挑战。 以下是部分立场文件，部分审查和部分统一。我们认为组合概括必须是AI实现类似人类能力的首要任务，结构化表示和计算是实现这一目标的关键。就像生物学利用自然和培养合作一样，我们

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-05-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_44941094

  1. CCF-唐杰-认知图谱Cognitive Graph 理解、认知与推理-2019-10-19.pdf

  2. 转自CCF，网址：https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4663476289865728。 摘要：利用可解释推理机制对知识图谱进行推断是一个非常重要的问题，已受到广泛关注。本报告提出一种新型的知识图谱学习框架 CognitiveGraph, 该框架建立在认知科学dual process 理 论基础上，通过协调内涵抽取模块和外延推理模块迭代构建认知图谱，并且给出了一种可解释推理路径。CognitiveGraph 框架的实现基于 BERT 和

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42716010

  1. 可解释图神经网络，从模型级解释构建可信赖GNN

  2. 图神经网络通过聚合和结合邻居信息来学习节点特征，在许多图的任务中取得了良好的性能。然而，GNN大多被视为黑盒，缺乏人类可理解的解释。因此，如果不能解释GNN模型，就不能完全信任它们并在某些应用程序域中使用它们。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：syp_net

  1. FUNDED_NISL:FUNDED是用于构建漏洞检测模型的新颖学习框架-源码

  2. 资金 使用图神经网络和开源资源库检测代码漏洞。这是模型中描述的实现： ，， ， ，，，，李立变和，“将基于图的学​​习与自动数据收集相结合以检测代码漏洞” 。 FUNDED是用于构建漏洞检测模型的新颖学习框架，该框架利用图神经网络（GNN）的进步来开发一种新颖的基于图的学​​习方法，以捕获并推理程序的控制，数据和调用依赖性。 2020年11月-该论文被接受！ 在线工具和更多数据集可在我们的。 内容 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：97517568
    • 提供者：weixin_42099942

  1. Nero:本文的代码和资源-源码

  2. 使用增强控制流图进行剥离二进制的神经逆向工程 这是Nero-GNN的正式实现，其原型描述于： ， 和 ，“使用增强控制流图进行剥离二进制的神经逆向工程”，将出现在OOPSLA'2020， 。 我们的评估数据集和其他资源可（Zenodo）获得。这些将被使用并在下面进一步解释。 目录 要求 数据生成特定要求 以及llvmlite和llvmcpy python软件包（其他版本可能有效。3.x无效）。 （已通过6.95版测试）。 和simuvex软件包。 其他一些python软件包：scand

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42164931

  1. soft-mask-gnn-源码

  2. 软蒙版GNN：可解释的层次图表示学习 该代码建立在之上。 先决条件 python 3.7.3 pytorch 1.2 pytorch-geometric 1.3.0 附加模块：numpy，easydict 运行测试 在设置超参数。 运行测试。 要在MUTAG上运行10倍交叉验证，请运行category_main.py脚本： python classification_main.py --config=configs/MUTAG.json 要运行其他分类基准，请将MUTAG.json替

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_42119989