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A Tutorial on Spectral Clustering

关于谱聚类的文章，主要包含了谱聚类和拉普拉斯矩阵的内容。最近研究 GCN 的原理的时候发现了这篇论文。Von Luxburg U. A tutorial on spectral clustering[J]. Statistics and Computing, 2007, 17(4): 395-416.原文链接：[A Tutorial on Spectral Clustering](https://arxiv.org/abs/0711.0189)

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Layer Normalization

Layer Normalization，之前看到一篇论文用了这个LN层，看一下这个怎么实现。原文链接：[Layer Normalization](https://arxiv.org/abs/1607.06450.pdf)

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Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning

AAAI 2018。这篇论文很有趣，讲的是 GCN 堆得过多了之后，效果会变差的问题。作者分析了一下为什么会变差，主要是因为 GCN 的本质实际上是对每个结点的邻居特征和自身特征做线性组合，权重和邻接矩阵相关，所以对于顶点分类问题来说，如果堆得层数多了，就会让一个结点的特征聚合越来越多邻居的特征，让大家都变得相似，从而使得类间的相似度增大，自然分类效果就差了。作者提出了两个方法解决这个问题，算训练上的 trick 吧。原文链接：[Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning](https://arxiv.org/abs/1801.07606)

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Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting

NIPS 2015. 将 FC-LSTM 中的全连接换成了卷积，也就是将普通的权重与矩阵相乘，换成了卷积核对输入和隐藏状态的卷积，为了能捕获空间信息，将输入变成了4维的矩阵，后两维表示空间信息。两个数据集：Moving-MNIST 和 雷达云图数据集。原文链接：[Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting](https://arxiv.org/abs/1506.04214)