【GNN】

人工智能顶会NeurIPS 2019，支付宝带来了什么？

蚂蚁金服也有多篇论文入选，聚焦对抗生成网络GAN、图神经网络GNN、深度强化学
蚂蚁金服科技·2019-12-14 13:10

图神经网络（AliGraph）在阿里巴巴的发展与应用

背景为什么做GNN?在大数据的背景下，利用高速计算机去发现数据中的规律似乎是最有效的手段。为了让机器计算的有目的性，需要将人的知识作为输入。
阿里云云栖号·2019-12-12 01:58

Github项目推荐-图神经网络(GNN)相关资源大列表

文章发布于公号【数智物语】（ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。转自|AI研习社作者｜ZonghanWu这是一个与图神经网络相关的资源集合。相关资源浏览下方Github项目地址，再点击对应链接跳转下载。01Github项目地址：https://github.com/nnzhan/Awesome-Graph-Neural-Networks02调查报告AComprehen
数智物语·2019-11-30 09:37

迁移学习与图神经网络“合力”模型：用DoT-GNN克服组重识别难题

作者|ZilingHuang、ZhengWang、WeiHu、Chia-WenLin、Shin’ichiSatoh译者|刘畅编辑|Jane出品|AI科技大本营（ID：rgznai100）【导读】目前，大多数行人重识别（ReID）方法主要是从收集的单个人图像数据库中检索感兴趣的人。在跨摄像头的监控应用中，除了单人ReID任务外，匹配一组行人（多个人）也起着重要的作用。这种组重识别（GReID）的任务
AI科技大本营·2019-11-29 13:01

GNN（图神经网络）综述学习

一个比较详细但我目前只看得懂一部分且不是很理解的论文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76025331一个看起来还不错我有时间再看的网址：https://easyai.tech/blog/gnn-deepwalk-graphsage
Orange_oranges·2019-09-18 11:42

Graph Embedding Review：Graph Neural Network(GNN)综述

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graph的研究可以分为三类：1.经典的graph算法，如生成树算法，最
cx_2016·2019-09-08 21:00

A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks

FengwenChen,GuodongLong,ChengqiZhang,SeniorMember,IEEE,PhilipS.Yu,Fellow,IEEE摘要在本次调查中，我们提供了数据挖掘和机器学习领域中图神经网络（GNN
GrandNovice·2019-09-04 19:47

图神经网络的变体

图的类型(GraphTypes)在原始GNN中，输入的图由带有标签信息的节点和无向的边组成，这是最
GrandNovice·2019-09-02 22:24

A Comprehensive Survey on Graph Neutral Networks

本文综述了数据挖掘和机器学习领域中的图神经网络（GNN），并按照新的
GrandNovice·2019-09-01 20:03

图神经网络（一）--综述

图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN最近已成为一种广泛应用的图分析方法。GNN的第一个动机源于卷积
Eason.wxd·2019-08-27 10:33

推荐系统 - SR GNN架构详解（包含图神经网络GNN和门控图神经网络GGNN的介绍）

说明1.SR-GNN是中科院提出的一种基于会话序列建模的推荐系统，这里所谓的会话是指用户的交互过程（每个会话表示一次用户行为和对应的服务，所以每个用户记录都会构建成一张图），这里说的会话序列应该是专门表示一个用户过往一段时间的交互序列
马飞飞·2019-08-18 14:37

深度学习之上，图神经网络（GNN ）崛起

业界普遍认为，GNN恰好可以弥补前面提到的深度学习无法解决的两个缺陷。近一年GNN在越来越多应用场景上取得了成功，但它也仍面临着许多挑战。
支付宝技术·2019-08-15 11:03

GraphSAGE: GCN落地必读论文

作为GNN的重要分支之一，很多同学可能对它还是一知半解。PinSAGE（PinSage:第一个基于GCN的工业级推荐系统）为GC
AI科技大本营·2019-08-14 15:17

从图嵌入算法到图神经网络

目录一、引言二、图相关概念路径相关算法三、图嵌入算法常见概念演变历程四、图卷积网络GNN:TheGraphNeuralNetworkModel(2009)GraphSAGE:InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs
luv_dusk·2019-08-13 15:25

深度学习之上，图神经网络（GNN ）崛起

业界普遍认为，GNN恰好可以弥补前面提到的深度学习无法解决的两个缺陷。近一年GNN在越来越多应用场景上取得了成功，但它也仍面临着许多挑战。
蚂蚁金服技术团队·2019-08-13 10:22

最新推荐 | 清华NLP图神经网络GNN论文分门别类，16大应用200+篇论文

本文总结了清华大学NLP课题组JieZhou,GanquCui,ZhengyanZhangandYushiBai同学对GNN相关的综述论文、模型与应用。
enohtzvqijxo00atz3y8·2019-08-12 07:00

GNN 系列（三）：GraphSAGE

点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容【引言】在GCN的博文中我们重点讨论了图神经网络的逐层传播公式是如何推导的，然而，GCN的训练方式需要将邻接矩阵和特征矩阵一起放到内存或者显存里，在大规模图数据上是不可取的。其次，GCN在训练时需要知道整个图的结构信息(包括待预测的节点),这在现实某些任务中也不能实现(比如用今天训练的图模型预测明天的数据，那么明天的节点是拿不到
Datawhale·2019-08-09 09:00

GNN 系列：图神经网络的“开山之作”GCN模型

c点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容【导读】这是我们介绍图神经网络的第一篇文章，取自Kipfetal.2017，文章中提出的模型叫GraphConvolutionalNetwork(GCN)，个人认为可以看作是图神经网络的“开山之作”，因为GCN利用了近似的技巧推导出了一个简单而高效的模型，使得图像处理中的卷积操作能够简单得被用到图结构数据处理中来，后面各种图神
Datawhale·2019-08-04 09:00

GNN 系列：图神经网络的“开山之作”GCN模型

c点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容【导读】这是我们介绍图神经网络的第一篇文章，取自Kipfetal.2017，文章中提出的模型叫GraphConvolutionalNetwork(GCN)，个人认为可以看作是图神经网络的“开山之作”，因为GCN利用了近似的技巧推导出了一个简单而高效的模型，使得图像处理中的卷积操作能够简单得被用到图结构数据处理中来，后面各种图神
Datawhale·2019-08-04 09:00

GNN 系列：Graph 基础知识介绍

点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容【导读】图卷积神经网络(GraphConvolutionalNetwork)作为最近几年兴起的一种基于图结构的广义神经网络结构，因为其独特的计算能力，而受到广泛学者的关注与研究。传统深度学习模型LSTM和CNN在欧几里得空间数据(语言，图像，视频等)上取得了不错的成绩，但是在对非欧几里得空间数据(eg：社交网络、信息网络等)进行
Datawhale·2019-08-01 09:00

CSDN日报190731：图神经网络（GNN）必读文章列表，JS 最新数据基本类型:BigInt！

热门项目|关于图神经网络（GNN）的必读文章近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。
CSDN官方博客·2019-07-31 14:14

基于DAE的GNN小样本分类方法学习笔记

文献GeneratingClassificationWeightswithGNNDenoisingAutoencodersforFew-ShotLearning（文章链接：https://arxiv.org/abs/1905.01102）中提出了一种解决小样本的迁移学习方法。它通过某些类似的大量的样本的特征提取训练出一组用于分类的meta-model（元模型），元模型最终能分辨的所有类别统称为ba
AlanSecond·2019-07-16 16:44

什么限制了GNN的能力？首篇探究GNN普适性与局限性的论文出炉！

作者| AndreasLoukas译者| 凯隐责编| Jane出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）【导读】GNN是目前机器学习领域的热门网络之一，肯多研究与技术分享相比不可知的深度学习网络模型
AI科技大本营·2019-07-16 00:00

图神经网络（GNN）总结

1简单的图的参数介绍G=(V,E,A)\mathcal{G}=(V,E,A)G=(V,E,A)V(N个)是节点集合,只描述了存在的节点E是边集合,只描述了存在的连接(边)A(NxN)是图的邻接矩阵,描述了节点之间的连接关系,当对应的边eij(连接vi,vj的边)存在的时候,则对应的Aij=wij>0,若eij不存在,则Aij=0D(NxN)是图的度矩阵,描述了节点自身连接的边的数目,是对角矩阵,D
lijfrank·2019-07-09 22:48

图神经网络（GNN）基本知识（DeepWalk 、GraphSage）

【导读】图神经网络(GNN)在各个领域越来越受欢迎，本文介绍了图神经网络的基本知识，以及两种更高级的算法：DeepWalk和GraphSage。
lijfrank·2019-07-07 11:32

Graph Neural Network（GNN）概述

当信息在图的节点之间传播时GNN会捕捉到图的独立性。与标准神经网络不同的是，GNN会保持一种状态，这个状态可以代表来源于人为指定的深度上的信息。图神经网络处理的数据就是图，而图是一种非欧几里得数据。
lijfrank·2019-07-06 21:49

图神经网络(GNN)必读论文及最新进展跟踪

a6703123171454747149/2019-06-1621:41:222018年AI领域最闪耀的技术，除了NLP领域以Bert、GPT模型等为代表的无监督预训练技术之外，另外一个研究热点就是GraphNeuralNetwork（GNN
喜欢打酱油的老鸟·2019-06-24 08:44

图论基础

最近的图卷积网络（GCN）开始受到越来越多的关注，而图卷积网络是由图神经网络（GNN）发展而来，而GNN又是由建立在图论的基础之上。
Matrix_11·2019-06-21 20:45

GNN图神经网络的简单学习了解

Abstract本人能力有限，本篇文章只介绍图神经网络的结构，不涉及具体的训练过程和原理参考https://blog.csdn.net/u012678060/article/details/81056008（侵权则删）1.简介针对图而言，信息有两大类，一类为节点，一类为边，为了结构分析简洁，我们这里只考虑无向图。图的节点包含了一个节点的状态，我们用x（i）表示节点i的特征信息，用l（i）表示每个节
我想上学·2019-06-21 00:33

图神经网络综述

图神经网络概述第三弹：来自IEEEFellow的GNN综述原文地址https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-01-07-8图神经网络（GNN）热度持续上升，之前我们曾介绍了清华两篇综述论文
fdbvm·2019-06-14 17:03

图神经网络GNN综述

清华大学图神经网络综述：模型与应用模型应用开放问题引言：近年来，图神经网络的研究成为深度学习领域的热点，机器之心曾介绍过清华大学朱文武等人综述的图网络。近日，清华大学孙茂松组在arXiv上发布预印版综述文章GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplications。该文总结了近年来图神经网络领域的经典模型与典型应用，并提出了四个开放性问题。对于希望快速了
qinyuehong·2019-06-11 16:34

用图网络做知识图谱实体对齐

使用GNN做实体对齐的先锋多语言知识图谱（KG）包含多种语言的结构化知识，是跨语言NLP应用的有用资源，跨语言KG的实体对齐是将实体与它在其他语言的对应实体进行匹配的过程，在多语言知识图谱中丰富跨语言链接的一个重要途径
YY.net·2019-06-10 16:35

近期必读的9篇CVPR 2019【域自适应（Domain Adaptation）】相关论文和代码

最近，DomainAdaptation（域自适应）相关研究非常火热，一部分也是由于GAN、GNN以及其他一些的网络结构的启发，基于DomainAdaptation的工作在今年CVPR2019上出现了大量的论文
c2a2o2·2019-05-22 08:10

PaperReading-图嵌入之node2vec

最近图相关的理论很火热啊，耳边一直听到各种graphembedding，什么GNN、GCN，结果发现自己对这方面完全不了解，赶紧找几篇论文来读一读。
Stack_empty·2019-05-20 14:21

案例带你学Pytorch系列（2）——RNN循环神经网络

案例带你学Pytorch系列（3）——GNN生成对抗网络，即将推
MiaL·2019-05-10 19:51

Must-read papers on GNN

GNN:graphneuralnetworkContributedbyJieZhou,GanquCuiandZhengyanZhang.SurveypapersGraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplications.JieZhou
Omni-Space·2019-05-06 16:25

人工智能中“图神经网络GNN”如何理解？（附斯坦福综述）

https://www.toutiao.com/a6686414387671990796/DeepMind、谷歌大脑、MIT等机构联合提出“图网络”（GNN），将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法进行关系推理的问题
喜欢打酱油的老鸟·2019-05-03 09:50

图神经网络学习记录：《图神经网络综述：模型与应用》

图神经网络(GNN)
Sanshierli_·2019-04-26 17:21

基于GNN，强于GNN：胶囊图神经网络的PyTorch实现 | ICLR 2019

https://www.toutiao.com/a6672580496238576140/【新智元导读】胶囊图神经网络（CapsGNN）是在GNN启发下诞生了基于图片分类的新框架。
喜欢打酱油的老鸟·2019-03-27 08:26

GNN:Graph Neural Networks for Social Recommendation简介

GraphNeuralNetworksforSocialRecommendationAbstract基于GNN建立社交推荐系统有很多的挑战，因此作者提出了GraphRec框架。
loserChen.·2019-03-25 10:26

图神经网络(GNN)的简介

原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/694432图(Graph)在讨论GNN之前，我们先来了解一下什么是图。在计算机科学中，图是由顶点和边两部分组成的一种数据结构。
串行并jjjjj·2019-03-20 12:44

GNN:Session-based Recommendation with Graph Neural Networks简介

Session-basedRecommendationwithGraphNeuralNetworks摘要作者提出SR-GNN,将session序列建模为图结构数据。
loserChen.·2019-03-17 11:35

GNN图神经网络综述

当信息在图的节点之间传播时GNN会捕捉到图的独立性。与标准神经网络不同的是，GNN会保持一种状态，这个状态可以代表来源于人为指定的深度上的信息。图神经网络处理的数据就是图，而图是一种非欧几里得数据。
浮云若飞·2019-03-13 09:57

CNN已老，GNN来了

原作者：新智元（ID：AI_era），虎嗅注原文地址：https://www.huxiu.com/article/278413.html注：第一次了解GNN，不知分享是好是坏，请见谅
arthuo·2019-03-10 10:37

图神经网络笔记（一）

图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN最近已成为一种广泛应用的图分析方法。
献世online·2019-03-07 20:10

图神经网络和传统图模型以及原来的深度学习之间的关系

图神经网络（GNN）①GNN可以对一个节点进行语义表示。GNN可以更好地考虑这个
一亩高粱·2019-02-26 20:24

31页PPT概述：图神经网络表达能力有多强？

图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN最近已成为一种广泛应用的图分析方法。图网络作为一种神经网络，它将图作为输入（而不是原始像素或声波），
AI科技大本营·2019-02-18 15:33

掌握图神经网络GNN基本，看这篇文章就够了

https://www.toutiao.com/a6657732617623831051/2019-02-1414:02:50【新智元导读】图神经网络(GNN)在各个领域越来越受欢迎，本文介绍了图神经网络的基本知识
喜欢打酱油的老鸟·2019-02-16 11:56

图神经网络(GNN)系列

https://www.toutiao.com/a6657069801371861518/2019-02-1219:10:46真实世界中，许多重要的数据集都是以图或者网络的形式存在的，比如社交网络，知识图谱，蛋白质相互作用网，世界贸易网等等。然而，迄今为止，却很少有人关注并且尝试将神经网络一般化后应用在这样的数据集上，而现在深度学习在人工智能领域大形其道，如果能够将神经网络和图分析进行结合，将会解
喜欢打酱油的老鸟·2019-02-14 07:12

论文翻译-A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks《图神经网络GNN综述》

文章目录1简介1.1GNN简史1.2GNN的相关研究1.3GNNvs网络嵌入1.4文章的创新性2基本的图概念的定义3GNN分类和框架3.1GNNs分类3.2框架4图卷积网络4.1基于图谱的GCN4.1.1
李滚滚·2019-01-31 23:58
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