【GNN】

论文阅读笔记《Few-Shot Learning with Graph Neural Networks》

核心思想  本文提出一种采用图神经网络（GraphNeuralNetwork，GNN）的小样本学习算法，将距离度量由欧式空间转移到非欧空间中，其核心思想还是将有标签支持样例的标签信息传递到无标签的查询样例上去
深视·2020-06-25 10:19

Introduction of GNN dataset ——图神经网络数据集介绍

本文主要介绍近年来图神经网络方向使用最多的三个数据集的详细内容：Cora、Citeseer、PubMed。ItemsCoraCiteseerPubMed#Nodes2708332719717#Edges5429473244338#Features14333703500#Classes763一.Cora数据集Cora数据集由机器学习论文组成，论文被分为以下七类：CaseBasedGeneticAlg
锋大大·2020-06-25 06:19

必读 | 一文看尽2019-2020各大顶会GNN论文（附链接）

总之，GraphNeuralNetwork在2019-2020年之间，力压DeepLearning、GAN等，成为各大顶会的增长热词，且GNN在各个领域越来越受到欢迎，包括社交网络、知识图谱、推荐系统，
机器学习算法与Python学习-公众号·2020-06-25 03:31

【GNN】R-GCN：GCN 在知识图谱中的应用

今天学习的是阿姆斯特丹大学MichaelSchlichtkrull大佬和ThomasN.Kipf大佬于2017年合作的一篇论文《ModelingRelationalDatawithGraphConvolutionalNetworks》，目前引用超400次，虽然这篇文章只是发到了C类会议，但论文中提出的R-GCN无疑开创了使用GCN框架去建模关系网络的先河。(只发到C可能是因为R-GCN表现不太好)
zenRRan·2020-06-25 03:59

图神经网络GNN论文2019-2020顶会列表

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要16分钟跟随小博主，每天进步一丢丢整理：专知KDD20191、Cluster-GCN:AnEfficientAlgorithmforTrainingDeepandLargeGraphConvolutionalNetworks作者：Wei-LinChiang;XuanqingLiu;SiSi;YangLi;SamyBengio;Cho-JuiHs
zenRRan·2020-06-25 03:28

【GNN】JK-Net：深层 GNN 架构

今天学习的是MIT同学2018年的论文《RepresentationLearningonGraphswithJumpingKnowledgeNetworks》，发表于ICML，目前共有140多次引用。目前的图表示学习都遵循着领域聚合的方式，但这种方式的层数无法增加，kipf的GCN使用了两层模型，随着深度增加会出现over-smooth的问题，导致性能下降。为了更好的学习邻居的结合和属性，作者提出
阿泽的学习笔记·2020-06-25 03:54

【GNN】GN：更通用的 GNN 架构

今天学习的是DeepMind2018年的工作《Relationalinductivebiases,deeplearning,andgraphnetwork》，目前超500次引用。这篇论文是DeepMind联合谷歌大脑、MIT、爱丁堡大学等27名同学发表的重磅论文，同时提出了“图网络”的框架，将端到端学习与归纳推理相结合，并有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。这篇论文一部分是对过去的工作进行回顾
阿泽的学习笔记·2020-06-25 03:53

带有关于特征线性模块的图神经网络：GNN-FiLM

带有关于特征线性模块的图神经网络：GNN-FiLM链接：https://arxiv.org/pdf/1906.12192该文介绍了一种新的图神经网络（GNN）类型，关于特征的线性模块（FiLM）。
qq_22137283·2020-06-25 01:05

GNN综述笔记1《Deep Learning on Graphs: A Survey》

目录1.INTRODUCTION2.NOTATIONSANDPRELIMINARIES3.GRAPHRECURRENTNEURALNETWORKS3.1Node-levelRNNs3.2Graph-levelRNNs1.INTRODUCTION一方面，深度学习方法在语音、图像和自然语言处理方面都表现出众，深度学习方法在提取数据复杂表征方面很强大。另一方面，图数据在现实生活中无处不在，比如社交网络、
mintminty·2020-06-24 15:59

读书笔记《深入浅出图神经网络》 Part 1

不是全书内容的梳理全书划分为3个部分：第1-4章：主要介绍图神经网络所需的基础知识，包括图的基本概念、卷积神经网络以及表示学习第5-9章：主要介绍图卷积神经网络理论基础和性质、图神经网络的各种变体和框架范式、图分类以及基于GNN
mintminty·2020-06-24 15:59

GNN学习笔记

《图神经网络综述：模型与应用》2.几种图神经网络方法总结3.图神经网络模型一.GNN提出动机1CNN2图嵌入（第一次提出GNN的论文：Thegraphneuralnetworkmodel(Scarselli
Sakura.66·2020-06-24 12:51

图神经网络学习—— 一文说明白图卷积GCN和图注意力GAT的区别

文章翻译自DGL文档https://docs.dgl.ai/en/latest/tutorials/models/1_gnn/9_gat.html文章末尾是原文：GCN和GAT的关键区别在于，如何聚合来自临近邻居的信息
樱花城堡的小侍卫·2020-06-24 12:59

安装PyTorch-Geometric包之Installation PyG踩坑汇总= =

我要说的是我是想跑这个GNN-for-NLP的代码然后需要安装这个一、win下的安装提醒：win下的安装，我当时安装了一半，但是由于博主的电脑有一些限制，我觉得可以按照下面的按照成功，而且我一般用ubun
一只想飞的咸鱼君·2020-06-24 12:20

图神经网络：方法与应用综述

内容简介：2一、介绍（GCN基于CNN和图嵌入）21.研究GNN的动机：22.研究GNN的原因：23.早期的GNN研究：3二、模型42.1原始GNN42.2GNN的变体52.2.1图类型62.2.2传播类型
m0_37828665·2020-06-24 12:44

深入浅出图神经网络：GNN原理解析（一）

前言最近在学习图神经网络相关知识，一起来拆书:《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》，这本书从原理、算法、实现、应用四个维度详细讲解了图神经网络。
luohua13950·2020-06-24 09:17

自然语言领域中图神经网络模型（GNN）应用现状（论文）

本文整理了图神经网络模型（GraphNeuralNetwork，GNN）在自然语言处理领域的各个任务中使用的一些论文。
lqfarmer·2020-06-24 09:50

WWW2020 GNN的一些总结 PPT

转载专知，DGL【导读】国际万维网大会（TheWebConference，简称WWW会议）是由国际万维网会议委员会发起主办的国际顶级学术会议，创办于1994年，每年举办一届，是CCF-A类会议。WWW2020将于2020年4月20日至4月24日在中国台湾台北举行。由于疫情影响，这次会议在线上举行，本届会议共收到了1129篇长文投稿，录用217篇长文，录用率为19.2%。小编推荐一份图深度学习-图神
静静和大白·2020-06-24 07:49

【Kipf博士GNN论文】图卷积网络作者Kipf四年图神经网络研究精华178页

转载机器之心目录引言大神个人简介大神的博士论文贡献背景图卷积网络使用图自编码器（GAE）执行链接预测使用图卷积网络处理关系数据神经关系推断（NRI）针对序列行为数据的结构发现模型C-SWM大神博士论文的目录：引言对于普通人来说，将自己的学位论文公布到社交媒体可能需要点勇气。但如果实力够硬，多少人检阅都是不怕的。最近，图卷积网络（GCN）的作者ThomasKipf就公开了自己的博士论文，主题是「使用
静静和大白·2020-06-24 07:49

【GNN基准】图机器学习的基准测试数据集

神经网络的ImageNet？斯坦福大学等开源百万量级OGB基准测试数据集在满是「MNIST」这样的小数据里，图神经网络也需要「ImageNet」这样的大基准？近日，斯坦福大学的JureLeskovec教授在NeurlPS2019大会演讲中宣布开源OpenGraphBenchmark，这是迈向图神经网络建模统一基准的重要一步。转载：公众号阿泽的学习笔记参考公众号机器之心https://zhuanla
静静和大白·2020-06-24 07:49

【GNN存在的问题和未来研究方向】

大热下的GNN研究面临哪些“天花板”？未来的重点研究方向又在哪？转载深度学习与图网络目录问题引言1GNN变得强大的条件1、何为WL算法？2、再看GNN2GNN的局限性何在？
静静和大白·2020-06-24 07:49

【GNN综述3】Deep Learning on Graphs: A Survey

转载LemonQC论文DeepLearningonGraphs:ASurveypaper翻译见123主要分为三大类（分类比较明确）：半监督学习，包括图神经网络和图卷积神经网络；无监督学习图自编码机；最新的进展，图对抗神经网络和图强化学习。分析了不同方法的特点和联系。未来研究方向：1）不同类型的图。图数据的结构各异，现有的方法不能够适用于所有场景。大多数模型针对同质图，包含不同形态的异质图研究很少。
静静和大白·2020-06-24 07:49

GNN之NIPS19 GNNExplainer-GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks

转载纪厚业本文由斯坦福Jure组发表在NeurIPS2019上.一作RexYing也是著名的GraphSAGE的作者.代码和数据https://github.com/RexYing/gnn-model-explainer
静静和大白·2020-06-24 07:18

GNN入门

GNN初认识可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/137857479GNN入门可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/105605774GCN理解https
静静和大白·2020-06-24 07:18

【GNN】图注意力网络GAT(含代码讲解)

毫无疑问，图神经网络(GraphNeuralNetworks)是泛计算机视觉领域内继CNN、GAN、NAS等之后的又一个研究热点，非常的powerful。图神经网络通俗来讲，适用于图类数据的神经网络。通常分为频域(spectraldomain)和空域(vertexdomain)两个派别，注意这两个派别都有非常优秀的模型存在。所以，并不要歧视其中的某个派别。对于信号和线代忘得差不多的同学，想从一般神
木盏·2020-06-24 03:18

目前看的GNN论文的一些总结

该文首发于知乎专栏：在天大的日日夜夜已获得作者授权最近组会轮到我讲了，打算讲一下目前看的一些GNN论文以及该方向的一些重要思想，其中有借鉴论文[1]、[2]的一些观点和《深入浅出图神经网络：GNN原理解析
kyle_wu_·2020-06-24 02:16

【深度学习】序列问题系列(0)——概述

目前深度学习的基础结构包括DNN、CNN、RNN、GNN等。
煎饼证·2020-06-23 21:20

NLP免费直播 | 四期讲透图卷积神经网络、BERT、对话生成、知识图谱、词嵌入

为了帮助大家快速了解课程，在训练营开课前，我们特意联合贪心学院打造四场公开课，并选择选择了近几年NLP领域最火的话题，包括GNN,GCN,Word2Vec,ELMo,GPT,BERT,对话系统，个性化文本生成
京东智联云技术新知·2020-06-23 21:07

使用DGL实现基于闲鱼图进行边分类算法

闲鱼图算法解析和使用DGL进行实现2019年阿里闲鱼团队在CIKM2019上发了一篇进行Spam评论的检测算法，用到了GNN的思想。论文显示结果比较好。
infovisthinker·2020-06-23 18:38

GNN图神经网络 DropEdge：towards deep GCN on node classfication

论文笔记：DropEdge:TowardsDeepGraphCovulutionalNetworksonNodeClassificationGNN可弥补深度学习的可推理和可解释的缺陷，然而，目前大部分图卷积网络，尤其是面向节点分类的网络，都是浅层网络。这些模型分类效果往往随着深度加深而变差（即使使用残差连接），这与用于图片分类的卷积网络动辄超过几十层的现象很不一致。图卷积神经网络变深之后难以训练的
yiiiir99·2020-06-23 16:48

收藏ai资料有关nlp和cv(一直更新)

eat_tensorflow2_in_30_dayspytorch框架https://pytorch.org/tutorials/mxnethttps://github.com/d2l-ai/d2l-zh推荐书籍动手学深度学习gnn
hufei_neo·2020-06-23 16:36

免费直播公开课 | 图卷积神经网络, BERT, 对话生成，知识图谱

这次的系列课程我们又选择了近几年NLP领域最火的话题，包括GNN,GCN,Word2Vec,ELMo,GPT,BERT
风度78·2020-06-23 07:42

基于GNN的图表示学习及其应用

文章内容概述本文内容分两部分，第一部分为基于GNN的图表示学习，共包含两节，第1节主要从三种建模方法上对图表示学习进行对比阐述；第2节分别从两类无监督学习目标——重构损失与对比损失，对基于GNN的无监督表示学习进行阐述
风度78·2020-06-23 07:09

GCN总结

一、GCN简介GNN模型主要研究图节点的表示（GraphEmbedding），图边结构预测任务和图的分类问题，后两个任务也是基于GraphEmbedding展开的。
dili8870·2020-06-23 04:06

GitHub图深度学习引用Top 10文章，你都看过吗？

作者|李靖儒，浙江大学计算机学院博士研究生来源|转载自知乎用户JRLee导读：GNN（图神经网络）是一种典型的几何深度学习方法，其主要参考了传统神经网络的结构，并将之应用到图结构的推断中，是图深度学习（
AI科技大本营·2020-06-23 02:32

如何用Neo4j和Scikit-Learn做机器学习任务？| 附超详细分步教程

近两年，业内的学者与科学家都在积极探索可以弥补深度学习不可解释性，无法进行因果推断的这个缺陷，而图神经网络（GNN）成为备受关注和期待的“宠儿”。
AI科技大本营·2020-06-23 02:04

阿里开源 GNN 框架 Graph-Learn，实现了各类可复用模型和编程接口！

近日，阿里巴巴开源了面向图神经网络（GNN）的框架Graph-Learn（GL，原AliGraph）。该框架由阿里内部团队研发，面向工业场景而设计，为当下主流GNN算法提供了基础运行框架。
CSDN资讯·2020-06-23 01:14

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。
cpongo4'"\?;@·2020-06-23 00:13

2020图机器学习GNN的四大研究趋势

来源：专知【导读】以图神经网络为代表的图机器学习在近两年成为研究热点之一。近日，图机器学习专家SergeiIvanov为我们解读了他总结出来的2020年图机器学习的四大热门趋势，包括图神经网络的理论理解、应用普及、应用、图嵌入框架，并通过21篇论文阐述！SergeiIvanov在这个领域已经工作了几年，很高兴看到这个领域发展很快，经常有非常有趣的想法出现。在这篇综述中，我分析了提交给ICLR202
人工智能学家·2020-06-22 20:52

【论文解读 ICLR 2020 | 图上的预训练】STRATEGIES FOR PRE-TRAINING GRAPH NEURAL NETWORKS

id=HJlWWJSFDH¬eId=HJlWWJSFDH代码链接：https://github.com/snap-stanford/pretrain-gnns/关键词：GNN，GIN，预训练，迁移学习
byn12345·2020-06-22 19:46

【论文解读 KDD 2019 | HetGNN】Heterogeneous Graph Neural Network

dial/publications/zhang_2019_heterogeneous.pdf代码链接：https://github.com/chuxuzhang/KDD2019_HetGNN关键词：HIN,GNN
byn12345·2020-06-22 19:45

图神经网络火了？谈下它的普适性与局限性

图神经网络(GNN)是一类基于深度学习的图域信息处理方法。由于具有较好的性能和可解释性，GNN已成为一种广泛应用的图分析方法。然而，再好的方法都存在一定的局限。
birong3598·2020-06-22 18:01

【心得】图卷积神经网络（GCN）的简单介绍

简单的说，GNN就是其研究的对象是图数据（Graph），研究的模型是卷积神经网络。
ZZU_chenhao·2020-06-22 09:47

清晰图表，详尽阐述 GNN、GCN、GAE 等 5 类模型

图神经网络(GNN)图神经网络是图数据最原始的半监督深度学习方法。GNN的思路：为了编码图的结构信息，每个节点可以由低维状态向量表示。
GrandNovice·2020-06-22 08:03

Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications（图神经网络：方法与应用综述）

目录摘要：一.介绍二.模型2.1GNN2.2图神经网络的变体2.2.1GraphTypes2.2.3训练方法2.3通用框架2.3.1消息传递神经网络（MessagePassingNeuralNetworks
灬Miracle丶·2020-06-22 04:07

A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks（图神经网络综述）

目录摘要1.引言2.定义3.分类和框架A.图神经网络（GNN）的分类B.框架4.循环图神经网络（GRN）5.卷积图神经网络A.基于频谱的ConvGNNsB.基于空间的CGNNC.图池化模型D.理论方面的讨论
灬Miracle丶·2020-06-22 04:07

GNN金融应用之Classifying and Understanding Financial Data Using Graph Neural Network学习笔记

ClassifyingandUnderstandingFinancialDataUsingGraphNeuralNetwork摘要1.概述2.数据表示-加权图3.GNN利用边权值4.解释图结构数据的信息成分
Moer_hou·2020-06-22 01:12

图嵌入/图神经网络模型整理归类

实际上图神经网络也属于图嵌入，但wuzonghan等人将网络network与GNN区别看待，常用符号定义：网络嵌入与图神经网络wuzonghan等人将网络network与GNN区别看待，他们认为网络嵌入旨在表示网络顶点到一个低维向量空间
Lu_Junhao·2020-06-21 23:59

图神经网络GNN 原理 详解 （一）

图神经网络（GNN）一.背景图神经网络的概念首先由Gori等人（2005）[16]提出，并由Scarselli等人（2009）[17]进一步阐明。
往事不回头，余生不将就·2020-06-21 19:38

GNN 学习-从浅到深-从直观理解到数学推导

GNN-Learning-and-IntegrationSorryforthat,mostofthematerialsarewritteninChinese.Friendlyforbeginners.Codeiseasilytofindongithub
Billy1900·2020-06-21 17:16

Graph Neural Network（GNN）综述

关注“SIGAI”，选择“星标”或“置顶”技术文章，第一时间获取作者简介：吴天龙香侬科技researcher公众号（suanfarensheng）导言图(graph)是一个非常常用的数据结构，现实世界中很多很多任务可以描述为图问题，比如社交网络，蛋白体结构，交通路网数据，以及很火的知识图谱等，甚至规则网格结构数据(如图像，视频等)也是图数据的一种特殊形式，因此图是一个很值得研究的领域。针对grap
湾区人工智能·2020-06-21 17:56
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