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【一起入门DeepLearning】中科院深度学习_期末复习题2018-2019第九题：GCN计算

如果感兴趣的话，就和我一起入门DL吧2018-2019学年第二学期期末试题这一节相关的知识可以参看这篇博文：【一起入门NLP】中科院自然语言处理第*课-图神经网络GNN（GCN）原本使用的

vector<>·2022-05-31 07:53

中国神经网络计算机,图神经网络 (GNN) 算法及其应用 [唐杰清华大学] 2019年中国计算机大会机器学习与数据挖掘论坛...

论坛嘉宾：沈华伟中国科学院计算技术研究所研究员报告主题：图卷积神经网络及其应用报告摘要：卷积神经网络在处理图像、语音、文本等具有较好空间结构的数据时展现出了很好的优势。然而，卷积神经网络不能直接应用于图(Graph)这类空间结构不规则的数据上。近年来，研究人员开始研究如何将卷积神经网络迁移到图数据上，涌现出ChevNet、MoNet、GraphSAGE、GCN、GAT等一系列方法，在基于图的半监督

usotsuki1993·2022-05-30 09:43

转载 | 认知推理：从图表示学习和图神经网络的最新理论看AI的未来

近年来，图表示学习（GraphEmbedding）和图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）成为网络数据分析与应用的热点研究问题，其特点是将深度神经网络技术用于网络结构的建模与计算，诞生了以

Necther·2022-05-30 09:42

【论文阅读】Heterogeneous Graph Attention Network

Cziun·2022-05-30 07:42

GNN推荐算法（四）—LESSR：Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommen

1一点点引入LESSR（LosslessEdge-orderpreservingaggregationandShortcutgraphattentionforSession-basedRecommendation)算法与之前讲到的LR-GCN、LightGCN以及Multi-GCCF算法针对的需求不同。后三个算法基于user-item二分图的结构为user做出推荐，而LESSR则是要通过挖掘用户历

Arvin Ou·2022-05-28 07:13

图神经网络GNN算法基本原理详解

目录前言1.数据2.变量定义3.GNN算法3.1Forward3.2Backward4.总结与展望前言本文结合一个具体的无向图来对最简单的一种GNN进行推导。

·2022-05-10 16:48

(NOCD)Overlapping Community Detection with Graph Neural Networks

核心思想：将GNN的强大能力与伯努利-泊松概率(Bernoulli–Poisson)模型结合起来。

东方小虾米·2022-04-27 16:18

Overlapping Community Detection with Graph Neural Networks

github.com/shchur/overlapping-community-detection文章概述现有的用于社团检测的神经网络只检测不相交的社区，而真实的社区却是重叠的，针对这一不足，提出了一种基于GNN

缥缈的灰·2022-04-27 16:37

在预测中使用LSTM架构的最新5篇论文推荐

IntegratingLSTMsandGNNsforCOVID-19ForecastingNathanSesti,JuanJoseGarau-Luis,EdwardCrawley,BruceCameron将COVID-19的传播与图神经网络（GNN

·2022-04-24 10:29

繁凡的对抗攻击论文精读（二）CVPR 2021 元学习训练模拟器进行超高效黑盒攻击（清华）

《繁凡的深度学习笔记》，包含深度学习基础和TensorFlow2.0，PyTorch详解，以及CNN，RNN，GNN，AE，GAN，Transformer，强化学习，元学习，对抗攻击防御，迁移学习等主流研究方向万字综述

繁凡さん·2022-04-19 07:43

改善图形神经网络，提升GNN性能的三个技巧

GNN提供了一种在图结构化数据上使用深度学习技术的方法。图结构数据无处不在：从化学（例如分子图）到社交媒体（例如社交网络）以及金融投资（例如VC投资网络），GNN在各种任务中显示出最先进的性能¹²。

·2022-04-17 11:21

Contrastive Graph Learning for Social Recommendation

摘要：由于图神经网络(GNN)在高阶连通性学习表示方面的优势，基于GNN的协同过滤在推荐系统中得到了广泛的应用。

ZZZ___bj·2022-04-15 07:24

多目标跟踪算法(最近邻NN)(全局最近邻GNN)(概率数据关联PDA)(联合概率数据关联JPDA)的学习

注意:对于目标检测而言,相机和毫米波雷达的检测特点不同(对于相机而言，检测数量有时小于当前轨迹，而毫米波雷达的检测数量大于当前轨迹。),故我们需要选择不同的目标检测算法来达到最优解.下面我们来学习不同的目标跟踪算法:1.最近邻NN最近邻数据关联算法的优点是运算量小，易于硬件的实现，但是只能适用于稀疏目标和杂波环境的目标跟踪系统。当在目标或者杂波密度较大时，很容易出现误跟和漏跟现象，同时算法跟踪性能

吉林大学王小懒·2022-04-10 08:43

【调研】用「图神经网络」解决「小样本」分类问题（上）

目录GNNTaxonomyStructureBasicGNNFew-shot：Meta-Learning模型一：2019.11：Meta-GNN动机方法取样本元训练元测试模型二：2020.10：AwGC

vector<>·2022-04-08 08:28

《Graph neural networks A review of methods and applications》翻译

1.介绍论文研究了gnn中的其他计算模块，如跳过连接和池化操作。

爱玩电动的阿伟·2022-04-08 08:44

GNN通俗笔记：图神经网络在推荐/广告中的应用

原始视频：七月在线公开课《图神经网络在推荐广告场景中的应用》，课件可以打开视频页面下载分享老师：推荐吴老师，推荐/广告算法专家，曾任部门算法负责人，年薪....不低字幕校对：天保，全程校对了字幕，但因为是公开课，互动性很强，所以去掉了很多互动性的语句笔记撰写：July，在原有公开课/课件基础上做了大量的解读、补充、说明、深入、扩展交流讨论：涉及到多名同事、讲师，包括且不限于推荐吴老师、北邮团博士、

v_JULY_v·2022-04-08 08:41

【论文分享】GNN+小样本文本分类方法：Meta-GNN: On Few-shot Node Classification in Graph Meta-learning

题目：Meta-GNN:OnFew-shotNodeClassificationinGraphMeta-learning会议：CIKM（CCF-B）链接：https://dl.acm.org/doi/pdf

vector<>·2022-04-08 08:35

广告行业中那些趣事系列33：从理论到实践学习当前很火的图神经网络

本篇从理论到实战详细介绍了目前很火的图神经网络GNN，希望对于学习并将图神经网络GNN应用到实际业务场景的小伙伴可能有所帮助。

数据拾光者·2022-04-08 07:54

TNNLS | GNN综述：A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks

目录前言AbstractI.IntroductionII.BackgroundAndDefinitionA.BackgroundB.DefinitionIII.CategorizationAndFrameworksA.TaxonomyofGraphNeuralNetworksB.FrameworksIV.RecurrentGraphNeuralNetworksV.ConvolutionalGrap

Cyril_KI·2022-04-08 07:52

DEGREE-QUANT: QUANTIZATION-AWARE TRAINING FOR GRAPH NEURAL NETWORKS

JavierFernandez-Marques计算机科学系,牛津大学NicholasD.Lane,计算机科学与技术系,剑桥大学&三星AI中心文章地址代码地址发表在ICLR2021文章内容似乎跟我平时接触的模型不太一样,GNN

Ruff_XY·2022-03-28 07:41

论文笔记--Connecting the Dots: Multivariate Time Series Forecasting with Graph Neural Networks

ProblemDefinitionChallenge:①在时间序列预测的问题上，目前的GNN方法都依赖于预先定义的图结构。但大多数情况下，多元时间序列没有明确的图结构。变量之间的关系应该从数据种获得。

chenxino·2022-03-28 07:39

GNN Tricks《Bag of Tricks of Semi-Supervised Classification with Graph Neural Networks》

WangY.BagofTricksofSemi-SupervisedClassificationwithGraphNeuralNetworks[J].arXivpreprintarXiv:2103.13355,2021.我在浏览OGB排行榜代码的时候偶然发现了一篇关于GNN

智慧的旋风·2022-03-28 07:09

ICLR2021-1：MULTI-HOP ATTENTION GRAPH NEURAL NETWORKS

因此本文的作者提出了Multi-hopAttentionGraphNeuralNetwork(MAGNA)，将多跳上下文信息纳入注意力计算的原则方法，使GNN的每一层都能进行远程交互。

五月的echo·2022-03-28 07:03

【论文解读 ASONAM 2019】Semi-Supervised Learning and Graph Neural Networks for Fake News Detection

Semi-SupervisedLearningandGraphNeuralNetworksforFakeNewsDetection论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9073625代码链接：无关键词：半监督学习；GNN

byn12345·2022-03-28 07:55

【2019/ICML】DAG-GNN: DAG Structure Learning with Graph Neural Networks

https://arxiv.org/abs/1904.10098源码链接：https://github.com/fishmoon1234/DAG-GNNTL;DR论文中提出一种新的DAG编码架构DAG-GNN

梦家·2022-03-28 07:23

SR-GNN:Session-based Recommendation with Graph Neural Networks 论文阅读笔记

Session-basedRecommendationwithGraphNeuralNetworksAAAI2019论文地址：https://arxiv.org/abs/1811.00855源码地址：https://github.com/CRIPAC-DIG/SR-GNN

Andre_Jan·2022-03-28 07:52

【论文分享】☆ 经典小样本GNN模型：Few-shot Learning With Graph Neural Networks【CNN+相似性度量+GCN】

Few-shotLearningWithGraphNeuralNetworks链接：https://arxiv.org/pdf/1711.04043.pdf源码：https://github.com/vgsatorras/few-shot-gnn

vector<>·2022-03-28 07:50

力压DeepMind、百度，在GNN大赛夺冠

AI圈可太TM魔幻了！就在刚结束的KDDCup2021和OGB官方联合举办的第一届图神经网络竞赛OGBLarge-ScaleChallenge中，来自微软亚洲研究院(MSRA)和大连理工的团队力压DeepMind、百度等队伍，夺得图预测任务赛道第一名。各位看官，您猜怎么着？AI科技评论发现在这场号称“地表最强图神经网络”之争的国际权威竞赛中，获得第一名的模型不是图神经网络模型，反而是Transfo

深度学习技术前沿·2022-03-18 07:44

图神经网络从入门到入门

文章来源&编辑极市平台侵删近年来，深度学习领域关于图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。

公众号机器学习与生成对抗网络·2022-03-07 07:10

[人工智能-深度学习-59]：生成对抗网络GAN - 基本原理（图解、详解、通俗易懂）

HiWangWenBing/article/details/121878299目录第1章生成对抗网络GAN概述与主要应用第2章生成对抗网络GAN网络的结构原理2.1GAN网络的目标达成器：生成网络G2.2GNN

文火冰糖的硅基工坊·2022-03-07 07:57

常用资料

图神经网络资料https://github.com/thunlp/GNNPapershttps://github.com/Jiakui/awesome-gcnhttps://github.com/joeat1/GNN_notehttps

麦地与诗人·2022-02-28 15:46

管理切换node版本

1、安装n模块sudonpminstall-gnn是node的管理版本的模块2、升级node.js到最新稳定版nstable3、安装指定版本nv10.15.0

web_afei·2022-02-20 01:35

Arxiv网络科学论文摘要13篇(2020-08-21)

增强基于图神经网络的欺诈检测器以对抗伪装欺诈者;通过学术数据分析理解导师-学生的关系;累积投票的位置加权聚类方法;VAIM：可视化分析以实现影响力最大化;共享知识的诅咒：信息不完善的协调博弈中的递归信念推理;基于相似度和基于GNN

ComplexLY·2022-02-19 18:45

GNN等优缺点总结及解决方案

https://www.zhihu.com/question/338051122https://www.zhihu.com/question/346942899https://zhuanlan.zhihu.com/p/291230435GCN的缺点在于它灵活性差，transductive，并且扩展性非常差，除此之外这篇论文借助验证集来早停帮助性能提升，跟它半监督学习的初衷有点相悖。训练是full-

rainbow_lucky0106·2022-02-17 07:11

借助于pytorch的GNN网络解决鸢尾花分类问题

fromsklearn.datasetsimportload_irisimporttorchfromtorch_geometric.dataimportDataimportnetworkxasnximporttorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.nnimportGCNConvdata=load_iris()y=data.targetx=data.dat

小然_ran·2022-02-17 07:11

如何解决图神经网络（GNN）训练中过度平滑的问题

如何解决图神经网络（GNN）训练中过度平滑的问题参考文章：（1）如何解决图神经网络（GNN）训练中过度平滑的问题（2）https://www.cnblogs.com/skydaddy/p/11596026

dearbaba_11·2022-02-17 07:34

GNN的通俗理解

GNN流程：1、聚合2、更新3、循环假定现在的数据环境如下图所示，A、B、C、D、E代表节点，互相之间的边连线代表节点间的关系，节点旁边的括号数字代表特征。

带问号的小朋友·2022-02-17 07:01

过平滑问题和深层GNN优质论文合集

OversmoothingandDeepGNNs：研究GNN的过平滑问题和深层GNN。

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2022-02-17 07:28

解决‘GNN’中‘over—smoothing’问题（通俗易懂）

这种观念在‘GNN’层中是不合理的，为什么这么说呢？

小林学编程·2022-02-17 07:58

使用特征传播重构缺失数据进行图机器学习

图神经网络(GNN)模型通常假设每个节点都有一个完整的特征向量。以一个2层GCN模型[1]为例，它具有以下形式：Z=Aσ(AXW₁)W

·2022-02-12 10:38

vim

xxd-gnn,m行复制到x行之后:n,mcoxn,m行移动到x行之后:n,mmx一批id、组装成SQL:%s/^/selectfieldfromtablewhereid=/gvim匹配指定模式删除:g

牛牛_735d·2022-02-05 15:35

知乎B站部分资源整理，主要涉及图神经网络和编程语言

模板英语听力如何提升论文写作辅助网站硬核类FFT各种语言代码RSA加密算法机器学习算法应用场景同上对卷积的理解F变换L变换Z变换的联系特征选择也称降维DP背包问题机器人控制中的李群李代数贝叶斯滤波概率图模型非线性控制系统知识蒸馏知识图谱GNN

·2021-11-30 22:46

##智能优化算法复习

智能优化算法#总述智能优化算法分为进化类算法，群智能算法，以及模拟退火算法（SA），禁忌搜索算法(TS)，神经网络算法(GNN)，其中进化类算法包括遗传算法(GA)，差分进化算法(DE)，免疫算法（IA

sunshine.'·2021-11-19 21:53

图神经网络是怎么炼成的：GNN基本原理简介

此文算是对GoogleResearch这篇AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks神作的阅读笔记.图神经网络十多年来，研究人员开发了一种称之为图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNNs）的技术，旨在将如今在深度学习的诸多任务中摧枯拉朽的神经网络，应用到图结构之上，从而让神经网络捕捉到更错综复杂的交叉特征，以期待在一些任务上取得更佳的效果。鉴

金色暗影·2021-11-15 21:00

作业车间问题的调度学习:使用图神经网络（GNN）和强化学习（RL）的表示和策略学习

码丽莲梦露·2021-11-09 17:04

精心设计的 GNN 只是“计数器”？

GNN模块在推理中到底发挥了什么作用？这个问题需要科研人员做进一步深入探究。

·2021-11-06 22:56

深度之眼GNN图神经网络核心培养计划【视频代码齐全】

2012年，Kryzhevsky等人提出了AlexNet，展现出了卷积神经网络（CNN）在大规模图像分类任务上相较于其他机器学习方法的优势。此后不久，CNN和深度学习扩展至了计算机视觉的很多其他领域以及计算机视觉以外的领域。在本文中，为了捕捉到引入这种机器学习范式以来的趋势，研究者从2010至2019年主要计算机视觉会议接收的论文中挖掘数据。选取的计算机视觉会议包括CVPR、ICCV、ECCV、A

weixin_A1883029·2021-10-22 20:03

GNN学习第一天

(1)使用DSW安装cpu版的pytorch和pyg在Pytorch官网;!pip的方法安装!pipinstalltorch安装torch在anaconda里面安装pytorchhttps://www.jianshu.com/p/3bed91f4f3ad1.已经安装好Anaconda2.搜索cmd>>>打开AnacondaPrompt3.添加清华镜像：condaconfig--addchannel

def1037aab9e·2021-10-13 14:49

pytorch-geometric 从入门到不放弃 day1

已经接触GNN有一段时间了，但认真看过的论文只有GCN和GAT，代码也是这一部分的pytorch实现，现在不够用了，因为我需要变长的图，pytorch的dataloader不对齐不能用，所以只好另想它法

不太聪明的亚子·2021-10-08 13:20

【论文翻译】DeepWalk: Online Learning of Social Representations

背景介绍这几年图神经网络模型（如谱聚类的GCN、GAT等等）都挺火的，这些图神经网络即将节点或图映射到一个低维空间（称为图嵌入）；而除了GNN还有很多图嵌入方法（在GNN之前图嵌入的概念常出现在流行学习和网络分析的研究中

奇跡の山·2021-09-25 11:32

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