《GNN 第2页

《Beyond Homophily in Graph Neural Networks: Current Limitations and Effective Designs》阅读笔记

文章概述作者指出许多流行的GNN模型在泛化到异构图上时性能都很差，为此，作者确定了一组能够帮助提升GNN在异构图上性能的设计：自嵌入和邻居嵌入分离聚合更高阶的邻居将中间层的表示组合作为最后的表示作者将这些理念应用到了自己设计的

斯曦巍峨·2024-02-06 01:51

人工智能福利站，初识人工智能，图神经网络学习，第一课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一图神经网络专栏文章目录初识人工智能(图神经网络)一、图神经网络学习(1)01.什么是图神经网络(GNN)？

普修罗双战士·2024-02-05 19:44

Python GCN、GAT、MP等图神经网络学习，从入门全面概述和讲解GNN，入门到精通图神经网络

1.图的分类：1.1根据边的方向性：有向图（DirectedGraph）：图中的边具有方向性，表示节点之间的单向关系。例如，A指向B的边表示节点A指向节点B。无向图（UndirectedGraph）：图中的边没有方向性，表示节点之间的双向关系。例如，A和B之间的边表示节点A和节点B之间存在连接关系。1.2根据边的是否具有权重：加权图（WeightedGraph）：图中的边具有权重，表示节点之间的强

医学小达人·2024-02-04 03:14

Transformer在GNN的前沿综述

本文约4500字，建议阅读10+分钟本文介绍了Graphormer，一种基于标准Transformer架构的图表示学习方法。1介绍Transformer架构在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出色，但在图级预测中表现不佳。为了解决这个问题，本文介绍了Graphormer，一种基于标准Transformer架构的图表示学习方法，在广泛的图表示学习任务中取得了优异成绩，特别是在OGB大规模挑战中。Gr

数据派THU·2024-02-03 19:46

《图机器学习》-GNN 《A Single Layer of a GNN》

GNN一、ASingleLayerofaGNN二、ClassicalGNNLayer1、GCN2、GraphSAGE3、GAT三、GNNLayerinPractice四、StackingGNNLayers

白色的生活·2024-02-01 15:50

《图机器学习》-GNN Augmentation and Training

GNNAugmentationandTraining一、GraphAugmentationforGNNs1、FeatureAugmentation2、Structureaugmentation3、NodeNeighborhoodSampling二、GNNTrainingPipeline1、Predictionheads2、SupervisedVSUnsupervised3、LossFunction

白色的生活·2024-02-01 15:50

GNN框架优化GNNAdvisor: An Adaptive and Efficient Runtime System for GNN Acceleration on GPUs

OSDI’21AbstractGNNAdvisor从GNN模型和输入图中寻找与性能相关的特征，作为优化点实现为GNN计算定制的2D工作负载管理，提升GPU利用率和性能利用GPU内存结构，根据GPU内存结构和

ILL.·2024-02-01 12:01

Neural Improvement Heuristics for Graph Combinatorial Optimization Problems

NeuralImprovementHeuristicsforGraphCombinatorialOptimizationProblemsIEEETRANSACTIONSONNEURALNETWORKSANDLEARNINGSYSTEMS2023摘要图神经网络（GNN

Namnan·2024-01-30 17:33

1_图神经网络GNN基础知识学习

举例说明图神经网络中的MaxPooling图的基本组成解释1:解释2:举例说明实例：社交网络GNN的目的——整合特征1.整合特征2.Vertex(ornode)e

Waldocsdn·2024-01-30 06:01

QA-GNN: 使用语言模型和知识图谱的推理问答

在这项工作中，我们提出了一个新的模型，QA-GNN，通过两个关键创新解决了上述挑战：（i）相关性评分，我们使用LMs来估计相对于给定的问答上下文，KG节点的重要性，以

AI知识图谱大本营·2024-01-28 10:26

论文浅尝 | QA-GNN: 使用语言模型和知识图谱的推理问答

笔记整理：李继统，天津大学硕士链接：https://arxiv.org/pdf/2104.06378.pdf1.动机目前现有的方法，对于QA上下文使用LM处理，对于KG使用GNN进行处理，并且并不相互更新彼此的表示

开放知识图谱·2024-01-28 08:55

机器学习周记（第二十三周：文献阅读-DSTGN）2023.12.25~2023.12.31

目录摘要ABSTRACT1论文标题2论文摘要3论文背景4问题描述4.1图的定义4.2图信号矩阵的定义4.3问题的定义5论文模型6相关代码摘要本周阅读了一篇关于GNN用于多元时间序列的时空预测的文章，文章的模型是一个具有自适应传播机制的动态时空图网络

Slender2001·2024-01-27 08:13

GNN学习第六天

首先感谢datawhale的课程内容：引用GNN/Markdown版本/5-基于图神经网络的节点表征学习.md·Datawhale/team-learning-nlp-码云-开源中国(gitee.com

def1037aab9e·2024-01-27 01:59

【文献阅读】Harnessing Explanations LLM-to-LM Interprete for Enhanced TAG Graph Reresentation Learning

一个典型的案例是论文引用网络，其中每篇论文的文本作为节点属性，GNN将每篇论文将在这些文本属性转换为浅层特征，从而利用文本属性。问题：最近LLM大火，GPT和Lama2表现出推理和利用常识的能力。

SuperCooper·2024-01-24 22:04

【论文阅读】LLM-to-LM Interpreter for Enhanced Text-Attributed Graph Representation Learning

语言模型用于文本分类3.3、大语言模型和提示3.4、结点分类4、方法论4.1、生成基于LLM的预测和解释4.2、LM解释器的微调与节点特征提取4.2.1、原始文本和特征解释4.2.2、排序后的预测特征4.3、GNN

鲸可落·2024-01-24 10:39

【论文解读】NeurIPS 2021| 基于置信度校正可信图神经网络

题目：基于置信度校正可信图神经网络会议：NeurIPS2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.14285自信点，我的GNN们图神经网络(GNN)卓越的性能已经广受关注，但其预测结果是否值得信赖却有待探索

风度78·2024-01-23 06:25

阿里重磅发布大规模图神经网络平台AliGraph，架构算法解读

图神经网络(GNN)主要是利用神经网络处理复杂的图数据，它将图数据转换到低维空间，同时最大限度保留结构和属性信息，并构造一个用于训练和推理的神经网络。

weixin_34302561·2024-01-23 00:57

HNU-数据挖掘-实验4-链接预测

数据挖掘课程实验实验4链接预测计科210X甘晴void202108010XXX文章目录数据挖掘课程实验实验4链接预测实验背景实验要求数据集解析实验建模实验探索过程失败的探索——DGL库DGL库简介读取基因并构建图构建GNN

甘晴void·2024-01-22 06:32

GNN动手实践(三)：适用于同配图和异配图的高效图神经网络——H2GCN

上发表的论文《BeyondHomophilyinGraphNeuralNetworks:CurrentLimitationsandEffectiveDesigns》所提出来的一个同时适用于同配图和异配图的GNN

斯曦巍峨·2024-01-20 06:52

复现图神经网络（GNN）论文的过程以及PyTorch与TensorFlow对比学习

复现图神经网络（GNN）论文的过程通常包括以下几个步骤：一、理解论文内容：首先彻底理解论文，包括其理论基础、模型架构、使用的数据集、实验设置和得到的结果。

M.D·2024-01-20 06:16

表示学习内容摘录《深入浅出神经网络：GNN原理解析》

4.1.1表示学习的意义机器学习算法的性能严重依赖于数据的特征，因此在传统机器学习中，大部分的工作都在于数据的处理和转换上，以期得到好的特征使得机器学习算法更有效。这样的特征工程是十分费时费力的，这也暴露了传统机器学习方法中存在的问题，这些方法没有能力从数据中去获得有用的知识，而特征工程的目的则是将人的先验知识转化为可以被机器学习算法识别的特征，以弥补其自身的缺点。如果存在一种可以从数据中得到有判

认知计算_茂森·2024-01-19 11:25

时空预测 | 基于图神经网络的时空预测

机器学习之心·2024-01-18 09:14

第十六周周报

AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks前言图用图表示一张图片文本作为图表其他图值数据用图表示分子用图表示社交网络用图表示引文表示成图后产生的问题图层面问题顶点层面问题边层面问题图神经网络实现消息传递全局信息的作用实验相关技术GNN

Joy_moon·2024-01-17 15:13

Information Sciences 2022 | 利用图嵌入和图神经网络实现社交网络中的影响力最大化

目录前言1.影响力最大化2.SGNN2.1标签生成2.2struc2vec2.3GNN特征处理2.4回归预测2.5整体框架3.实验3.1数据集3.2评价指标前言题目：Influencemaximizationinsocialnetworksusinggraphembeddingandgraphneuralnetwork

Cyril_KI·2024-01-15 19:15

AAAI 2023 | 图神经网络学习同构计数

LearningtoCountIsomorphismswithGraphNeuralNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/2302.03266.pdf代码链接：https://github.com/Starlien95/Count-GNN

PaperWeekly·2024-01-14 20:42

图神经网络实战——图神经网络基础

图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)是专为处理图结构数据而设计的，要充分挖掘图表示的潜力，深入了解图神经网络至关重要。

盼小辉丶·2024-01-14 13:46

【GNN2】PyG完成图分类任务，新手入门，保姆级教程

上次讲了如何给节点分类，这次我们来看如何用GNN完成图分类任务，也就是Graph-level的任务。

Dream of Grass·2024-01-14 06:04

基于图神经网络的动态物化视图管理

主要介绍了发布于2023年ICDE的论文《DynamicMaterializedViewManagementusingGraphNeuralNetwork》，该文研究了动态物化视图管理问题，提出了一个基于GNN

KaiwuDB 数据库·2024-01-13 23:44

BSN专有节点接入说明

/gethattachhttps://VuF0h0y7pLwtvDqjuW:y2sYuiIciR6JFtHbmC@bsnmu7d0gNn.bsngate.com:196

哈嘿嘿嘿哈·2024-01-11 20:12

GNN如何处理表格？

链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/10184514在这篇综述中，我们深入探讨了使用图神经网络（GNNs）进行表格数据学习（TDL）的领域，这是一个深度学习方法在分类和回归任务中相比传统方法表现出越来越优越性能的领域。综述强调了深度神经TDL方法的一个关键差距：数据实例和特征值之间潜在关联的欠表达。GNNs凭借其固有的模拟表格数据不同元素之间复杂关系和交

AI知识图谱大本营·2024-01-11 04:26

【GNN 1】PyG实现图神经网络，完成节点分类任务，人话、保姆级教程

我们来做一个节点分类的任务，选择的数据集是KarateClub，Karate是空手道的意思，所以这就是一个空手道俱乐部的数据。简而言之，这个数据集，包含34个节点，156条无向无权边，结点总共分为4类，此外，每个节点还有34个特征，也就是说还有34个指标来描述空手道俱乐部的每个成员。欸？特征数怎么和节点数一样，没错，就是one-hot编码。下图是论文原图，颜色表示了类别。数据集的详细说明这个数据集

Dream of Grass·2024-01-10 07:26

ZeroBind：DTI零样本预测器

在元学习过程中，ZeroBind为每个蛋白质制定了一个模型，这也被认为是一个学习任务，每个任务都使用图神经网络（GNN）来学习蛋白质graph嵌入和分子graph嵌入。受到分子与

tzc_fly·2024-01-10 04:24

基于图的推荐算法(11):Rethinking the Item Order in Session-based Recommendation with Graph Neural Networks

前言与前两篇相同，针对session-basedrec任务，利用GNN构建推荐模型相关工作：https://www.jianshu.com/p/1b3ded6acb81发表在CIKM2019,昆士兰大学

阿瑟_TJRS·2024-01-10 04:18

GraphGPT： Graph Instruction Tuning for Large Language Models

GraphInstructionTuningforLargeLanguageModels基本信息博客贡献人猪八戒作者JiabinTang,YuhaoYang,WeiWei[单位]香港大学数据智能实验室摘要图神经网络（GNN

图学习小组·2024-01-09 20:27

图神经网络｜5.消息传递的计算方法 6.多层GNN的作用

6.多层GNN的作用首先，多层GNN并不会

晓源Galois·2024-01-09 03:52

多模态推荐系统综述：一、特征交互 Bridge

GNN+注意力挑战2.如何在数据稀疏的情况下获得推荐模型的全面表示。对比学习+解缠学习挑战3.如何优化轻量级推荐模型和参数化模态编码器。

南宫凝忆·2024-01-08 16:17

Neural Tangent Kernel 理解（一）原论文解读

欢迎关注WX公众号，每周发布论文解析：PaperShare,点我关注NTK的理解系列暂定会从（一）论文解读，（二）kernelmethod基础知识，（三）神经网络表达能力，（四）GNN表达能力等方面去写

Bagba·2024-01-06 21:43

A Survey of Graph Meets Large Language Model: Progress and Future Directions

当图遇到大型语言模型综述：进展与未来方向摘要1引言2前言3LLM作为增强器4LLM作为预测器5GNN-LLM对齐6未来方向7结论摘要图在表示和分析引用网络、社交网络和生物数据等现实世界应用中的复杂关系方面发挥着重要作用

UnknownBody·2024-01-05 13:34

Graph Neural Networks: Graph Structure Learning

最近研究GNN的应用方面，遇到了很大的瓶颈，所以回归理论，潜心阅读图结构学习的理论知识，也希望给大家在学习时带来帮助，如有错误请私信指正！

让AI服务于我·2024-01-04 01:11

图神经网络简介

图神经网络简介参考：https://distill.pub/2021/gnn-intro/https://www.bilibili.com/video/BV1iT4y1d7zP/?

rgb2gray·2024-01-01 22:30

图神经网络--GNN从入门到精通

图神经网络--GNN从入门到精通一、图的基本表示和特征工程1.1什么是图1.2图的基本表示1.3图的性质--度（degree)1.4连通图，连通分量1.5有向图连通性1.6图直径1.7度中心性1.7特征中心性

小白学习记录·2024-01-01 17:26

异常检测 | Matlab基于GNN图神经网络的异常数据检测

异常检测|Matlab基于GNN图神经网络的异常数据检测目录异常检测|Matlab基于GNN图神经网络的异常数据检测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab基于GNN图神经网络的异常数据检测

机器学习之心·2024-01-01 13:18

Graph Transformer2023最新研究成果汇总，附15篇必看论文

图Transformer是一种结合了Transformer模型和图神经网络（GNN）的框架，用于在图形结构数据上执行预测任务。

深度之眼·2023-12-31 02:13

GNN+RL：Flexible Job-Shop Scheduling via Graph Neural Network and Deep Reinforcement Learning

读paper的目的：看懂GNN如何和RL结合的方法。本文的GNN是HGNN，RL用的PPO算法。主要是看懂GNN和RL如何连接起来以及如何训练的。

qq_38480311·2023-12-30 13:46

Datawhale组队学习GNN-task03(基于图神经网络的节点表征学习)

DataWhale开源学习资料:https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/GNN进入实战阶段~~~数据准备Cora是一个论文引用网络

79f3c66c2fe7·2023-12-28 18:15

Frequency-domain MLPs are More EffectiveLearners in Time Series Forecasting

虽然现有文献设计了许多基于RNN、GNN或Transformer的复杂架构（注意力机制的计算太占用资源，速度慢），但提出了另一种基于多层感知器（MLP）的方法，其结构简单、复杂度低且

流浪的诗人，·2023-12-27 09:28

ICLR 2022 | GNNAsKernel: 能提升任意GNN表达能力的通用框架

©作者|焦子豪单位|南京邮电大学来源|MINDLaboratory论文标题：FromStarstoSubgraphs:UpliftingAnyGNNwithLocalStructureAwareness收录会议：ICLR2022论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.03753.pdf代码链接：https://github.com/LingxiaoShawn/GNNAsKe

PaperWeekly·2023-12-26 07:56

[论文笔记] PiPAD: Pipelined and Parallel Dynamic GNN Training on GPUs

PiPAD:PipelinedandParallelDynamicGNNTrainingonGPUsPiPAD:基于GPU的流水线并行动态GNN训练[Paper]PPoPP’23摘要提出了PiPAD,一个流水线并行的

PeakCrosser·2023-12-25 09:16

深度之眼Paper带读笔记GNN.09.GGNN

文章目录前言论文结构学习目标泛读研究背景研究意义摘要章节精读细节一：GRU模型回顾细节二：GGNN模型PropagationModeloutputmodel模型框架GGNN模型特点细节三：GGS-NNs模型细节四：bAbI任务简介实验方法细节五：RNN和LSTM分析实验结果及分析总结复现数据集main.pymodel.pynote1note2note3note4dataset.pytrain.py

oldmao_2000·2023-12-25 08:12

图神经网络并在 TensorFlow 中实现

asokraju.medium.com一、说明本文将引导您了解图神经网络(GNN)并使用TensorFlow实现该网络。在后续的文章中，我们讨论GNN的不同变体及其实现。

无水先生·2023-12-22 15:38

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