图神经网络在推荐领域,图神经网络的优势

为什么有图卷积神经网络？

本质上说，世界上所有的数据都是拓扑结构，也就是网络结构，如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来，这确实是实现了AI智能的第一步。

所以，如何利用深度学习处理这些复杂的拓扑数据，如何开创新的处理图数据以及知识图谱的智能算法是AI的一个重要方向。

深度学习在多个领域的成功主要归功于计算资源的快速发展（如GPU）、大量训练数据的收集，还有深度学习从欧几里得数据（如图像、文本和视频）中提取潜在表征的有效性。

但是，尽管深度学习已经在欧几里得数据中取得了很大的成功，但从非欧几里得域生成的数据已经取得更广泛的应用，它们需要有效分析。

如在电子商务领域，一个基于图的学习系统能够利用用户和产品之间的交互以实现高度精准的推荐。在化学领域，分子被建模为图，新药研发需要测定其生物活性。

在论文引用网络中，论文之间通过引用关系互相连接，需要将它们分成不同的类别。自2012年以来，深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得了巨大的成功。

假设有一张图，要做分类，传统方法需要手动提取一些特征，比如纹理，颜色，或者一些更高级的特征。然后再把这些特征放到像随机森林等分类器，给到一个输出标签，告诉它是哪个类别。

而深度学习是输入一张图，经过神经网络，直接输出一个标签。特征提取和分类一步到位，避免了手工提取特征或者人工规则，从原始数据中自动化地去提取特征，是一种端到端（end-to-end）的学习。

相较于传统的方法，深度学习能够学习到更高效的特征与模式。图数据的复杂性对现有机器学习算法提出了重大挑战，因为图数据是不规则的。

每张图大小不同、节点无序，一张图中的每个节点都有不同数目的邻近节点，使得一些在图像中容易计算的重要运算（如卷积）不能再直接应用于图。此外，现有机器学习算法的核心假设是实例彼此独立。

然而，图数据中的每个实例都与周围的其它实例相关，含有一些复杂的连接信息，用于捕获数据之间的依赖关系，包括引用、朋友关系和相互作用。最近，越来越多的研究开始将深度学习方法应用到图数据领域。

受到深度学习领域进展的驱动，研究人员在设计图神经网络的架构时借鉴了卷积网络、循环网络和深度自编码器的思想。为了应对图数据的复杂性，重要运算的泛化和定义在过去几年中迅速发展。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

有没有好理解的关于神经网络的书推荐

肯定是matlab用的神经网络设计了，通俗易懂，很多实例！！戴葵翻译的美国经典神经网络《神经网络设计》神经网络概念非常简单（如果是科班出身），看一个下午就完了rfid。远比传统图像处理的概念平易近人。

这玩意和线性回归一样的，都是函数拟合。每个神经员都可以当作一个线性轴，而权值就是线性变化（投影），所以整合输入和输出其实是一个投影过程。这个网络最大的好处就是一层层下来拟合的方式非常灵活。

而利用负反馈训练，也就是数值分析中类似于牛顿法的收敛求解（爬坡法）。由于组合的灵活，局部收敛性也就比较难遇到，所以精确度比较高。

另外图像方面用的卷积神经网络利用的是图像的空间特征不变性来减少网络的复杂度，本身也很好理解。如果你有大2的数学知识和编程能力，看一下资料就可以入门了。总的来说是一个技术性大于理论性的学科，靠的是动手。

本人毕设题目是关于神经网络用于图像识别方面的，但是很没有头续~我很不理解神经网络作用的这一机理

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我简单说一下，举个例子，比如说我们现在搭建一个识别苹果和橘子的网络模型：我们现在得需要两组数据，一组表示特征值，就是网络的输入（p），另一组是导师信号，告诉网络是橘子还是苹果（网络输出t）：我们的样本这样子假设（就是）：pt10312142这两组数据是这样子解释的：我们假设通过3个特征来识别一个水果是橘子还是苹果：形状，颜色，味道，第一组形状、颜色、味道分别为：103（当然这些数都是我随便乱编的，这个可以根据实际情况自己定义），有如上特征的水果就是苹果（t为1），而形状、颜色、味道为：214的表示这是一个橘子（t为2）。

好了，我们的网络模型差不多出来了，输入层节点数为3个（形状、颜色，味道），输出层节点为一个（1为苹果2为橘子），隐藏层我们设为一层，节点数先不管，因为这是一个经验值，还有另外的一些参数值可以在matlab里设定，比如训练函数，训练次数之类，我们现在开始训练网络了，首先要初始化权值，输入第一组输入：103,网络会输出一个值，我们假设为4，那么根据导师信号（正确的导师信号为1，表示这是一个苹果）计算误差4-1=3，误差传给bp神经网络，神经网络根据误差调整权值，然后进入第二轮循环，那么我们再次输入一组数据：204（当仍然你可以还输入103，而且如果你一直输入苹果的特征，这样子会让网络只识别苹果而不会识别橘子了，这回明白你的问题所在了吧），同理输出一个值，再次反馈给网络，这就是神经网络训练的基本流程，当然这两组数据肯定不够了，如果数据足够多，我们会让神经网络的权值调整到一个非常理想的状态，是什么状态呢，就是网络再次输出后误差很小，而且小于我们要求的那个误差值。

接下来就要进行仿真预测了t_1=sim(net,p)，net就是你建立的那个网络，p是输入数据，由于网络的权值已经确定了，我们这时候就不需要知道t的值了，也就是说不需要知道他是苹果还是橘子了，而t_1就是网络预测的数据，它可能是1或者是2，也有可能是1.3，2.2之类的数（绝大部分都是这种数），那么你就看这个数十接近1还是2了，如果是1.5，我们就认为他是苹果和橘子的杂交，呵呵，开玩笑的，遇到x=2.5，我一般都是舍弃的，表示未知。

总之就是你需要找本资料系统的看下，鉴于我也是做图像处理的，我给你个关键的提醒，用神经网络做图像处理的话必须有好的样本空间，就是你的数据库必须是标准的。

至于网络的机理，训练的方法什么的，找及个例子用matlab仿真下，看看效果，自己琢磨去吧，这里面主要是你隐含层的设置，训练函数选择及其收敛速度以及误差精度就是神经网络的真谛了，想在这么小的空间给你介绍清楚是不可能的，关键是样本，提取的图像特征必须带有相关性，这样设置的各个阈值才有效。

OK，好好学习吧，资料去matlab中文论坛上找，在不行就去baudu文库上，你又不需要都用到，何必看一本书呢！祝你顺利毕业！

求人推荐几本有关神经网络和遗传算法的书籍?

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图书.<神经网络>作者：候媛彬，杜京义，汪梅编著出版社：西安电子科技大学出版社出版时间：2007-8-1字数：339000版次：1页数：223ISBN：呵呵26分类：图书>>计算机/网络>>人工智能定价：￥26.00内容简介神经网络是智能控制技术的主要分支之一。

本书的主要内容有：神经网络的概念，神经网络的分类与学习方法，前向神经网络模型及其算法，改进的BP网络及其控制、辨识建模，基于遗传算法的神经网络，基于模糊理论的神经网络，RBF网络及其在混沌背景下对微弱信号的测量与控制，反馈网络，Hopfield网络及其在字符识别中的应用，支持向量机及其故障诊断，小波神经网络及其在控制与辨识中的应用。

本书内容全面，重点突出，以讲明基本概念和方法为主，尽量减少繁琐的数学推导，并给出一些结合工程应用的例题。

本书附有光盘，其中包括结合各章节内容所开发的30多个源程序，可直接在MATLAB界面下运行，此外，还包括用Authorware和Flash软件制作的动画课件。

本书既可作为自动化和电气自动化专业及相关专业的研究生教材，也可供机电类工程技术人员选用，还可作为有兴趣的读者自学与应用的参考书。

作者简介侯媛彬，教授，女，博士生导师，1997年获西安交通大学系统工程（Ⅰ）博士学位。

西安科技大学矿山机电博士点学科带头人，西安科技大学省重点学科“控制理论与控制工程”学科带头人，中国自动化学会电气专业委员会委员，陕西省自动化协会常务理事兼教育委员会主任。

一直从事自动化、安全技术与工程方面的教学和研究工作。讲授过博士、硕士和本科各层面的专业课程10多门。在国内外公开发表学术论文110余篇，其中被EI和ISTP检索30余篇。

出版专著、教材8部：承担省部级科研项目及横向项目10余项；获实用新型专利2项；获省级科技进步奖3项：获科研、教学方面的各种奖10多项；2006年获省级师德标兵。

有什么神经网络结构图的画图工具值得推荐吗？

推荐一下LaTex自带的tikz。较为显著的优势：(1)定义简洁，上手容易;(2)天生的公式支持;(3)修改和编译方便，免去了反复生成、插入的步骤。

tensorflow，你把graph搭建好之后，把graph传到tenaorboard里面，就会有非常非常非常详细的图，当然前提是你代码不能太烂…其实ppt也是个很好的工具(虽然不能算是画图工具)，配合Acrobat还能够直接输出矢量图。

有人提到了Inkscape用的这个软件画的插图。这个软件是开源免费的，入门挺简单，官网就有基本教程，软件体积很小功能却挺全，有蛮多人在用的。功能类似的收费软件是Coreldraw和AI。

唯一的建议就是，如果想画一些可以拥有丰富多彩的风格的网络结构图，不妨考虑一些矢量图编辑软件。一般都是用Matlab、R之类的自己写程序画。

matlab神经网络30个案例分析适合初学者吗

嗯，挺不错的，不过现在已经有《matlab神经网络43个案例分析》了，是30个案例的升级版。

它是matkabsky论坛出版的，还有个matlab中文论坛出版的，《MATLAB神经网络原理与实例精解（附光盘）》也是挺不错的。。这两本里面都有比较多的干货。

另外《神经网络之家》网，nnetinfo也推荐你去看看，上面也有些视频可以下载。

简述基于邻居的推荐方法的基本思想

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基于内容的推荐（Content-basedRecommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的内容信息上作出推荐的，而不需要依据用户对项目的评价意见，更多地需要用机器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。

在基于内容的推荐系统中，项目或对象是通过相关的特征的属性来定义，系统基于用户评价对象的特征，学习用户的兴趣，考察用户资料与待预测项目的相匹配程度。

用户的资料模型取决于所用学习方法，常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。基于内容的用户资料是需要有用户的历史数据，用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化。

基于内容推荐方法的优点是：1）不需要其它用户的数据，没有冷开始问题和稀疏问题。2）能为具有特殊兴趣爱好的用户进行推荐。3）能推荐新的或不是很流行的项目，没有新项目问题。

4）通过列出推荐项目的内容特征，可以解释为什么推荐那些项目。5）已有比较好的技术，如关于分类学习方面的技术已相当成熟。

缺点是要求内容能容易抽取成有意义的特征，要求特征内容有良好的结构性，并且用户的口味必须能够用内容特征形式来表达，不能显式地得到其它用户的判断情况。

协同过滤推荐（CollaborativeFilteringRecommendation）技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。

它一般采用最近邻技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离，然后利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度，系统从而根据这一喜好程度来对目标用户进行推荐。

协同过滤最大优点是对推荐对象没有特殊的要求，能处理非结构化的复杂对象，如音乐、电影。