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In this paper, we propose a novel Structure-broadcasting Graph Dataset Distillation (\textbf{SGDD}) scheme for broadcasting the original structure information to the generation of the synthetic one, which explicitly prevents overlooking the original structure information.

2023年10月24日 · 作者提出了一种名为SGDD(Structure-broadcasting Graph Dataset Distillation)的方法，旨在减少生成图与原图在结构上的差异，进而显著提升生成图在不同框架间的泛化能力。 图数据蒸馏 Partially= 图像数据蒸馏，北航、NUS、CMU提出SGDD：探究结构影响

2024年1月23日 · 基于此，我们提出了一种名为SGDD (Structure-broadcasting Graph Dataset Distillation)的方法，旨在减少生成图与原图在结构上的差异，进而显著提升生成图在不同框架间的泛化能力。 1. 现有方法的问题. 现有的图数据蒸馏 (图压缩)方法往往是将面向图像数据的数据蒸馏方法简单扩展到图数据上，忽视了图结构信息在图数据压缩中的重要影响。 如下图 (a)所示，现有的代表性图蒸馏方法 (GCond [1])采用了典型的梯度匹配 (Gradient Matching)方法得到生成的 …

2023年10月13日 · In this paper, we propose a novel Structure-broadcasting Graph Dataset Distillation (SGDD) scheme for broadcasting the original structure information to the generation of the synthetic one, which explicitly prevents overlooking the original structure information.

如图所示，我们假设函数是 y=x^2+1 ,那么如何使得这个函数达到最小值呢，简单的理解，就是对x求导，得到 y‘=\frac {1} {2}x ，然后用梯度下降的方式，如果初始值是（0的左边）负值,那么这是导数也是负值，用梯度下降的公式，使得x更加的靠近0,如果是正值的时候同理。 注意：这里的梯度也就是一元函数的导数，高维的可以直接类推之. 在每次更新时用所有样本，要留意，在梯度下降中，对于 \theta_i 的更新，所有的样本都有贡献，也就是参与调整 \theta .其计算得到的是一 …

2024年8月7日 · 作者提出了一种名为SGDD(Structure-broadcasting Graph Dataset Distillation)的方法，旨在减少生成图与原图在结构上的差异，进而显著提升生成图在不同框架间的泛化能力。 图数据蒸馏 Partially= 图像数据蒸馏，北航、NUS、CMU提出SGDD：探究结构影响

[本文主要介绍 SGD 算法，和两篇分析它逃离鞍点的论文: 我与鬲融，金驰，黄芙蓉写的 Escaping From Saddle Points – Online Stochastic Gradient for Tensor Decomposition, 以及由金驰，鬲融等人写的最新力作：How to Escape Saddle Points Efficiently] 假如我们要优化一个函数 f (x) ，即找到它的最小值, 常用的方法叫做 Gradient Descent (GD), 也就是最速下降法. 说起来很简单, 就是每次沿着当前位置的导数方向走一小步, 走啊走啊就能够走到一个好地方了.

2024年7月11日 · SGDD国产电动拧紧枪,50-2000Nm电动设定扭矩的拧紧工具. 在我们公司，SGDD系列的 电动拧紧枪 是一种深受欢迎的装配及安装工具，它由主机和控制仪两个主要部分构成。 主机部分采用了先进的双重缘单相串激式电动机和减速机构，使其成为一款适用于螺纹件和螺栓机械化装配的高效工具，并具备自动控制扭矩的功能。 这款电动拧紧枪的亮点在于其结构设计的前卫、体积的小巧、重量轻盈和可靠性。 得益于静扭结构的设计，其运行过程平稳无振动、 …

2023年12月3日 · 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，简称SGD）是基于梯度的一种优化 算法，用于寻找损失函数最小化的参数配置。 SGD通过计算每个样本的梯度来更新参数，并在每次更新中随机选择一个或一批样本。 SGD的原理相对简单。 它通过计算损失函数对每个训练样本的梯度来更新参数。 具体步骤如下： 重复以上步骤，直至达到收敛条件或达到指定迭代次数。 SGD在深度学习中广泛应用于模型的训练过程，特别是在大规模 数据集 和复杂模型的情况下 …