图神经网络】第4页

图神经网络发展进程,深度神经网络发展

1、神经网络的发展趋势如何？神经网络的云集成模式还不是很成熟，应该有发展潜力，但神经网络有自己的硬伤，不知道能够达到怎样的效果，所以决策支持系统中并不是很热门，但是神经网络无视过程的优点也是无可替代的，云网络如果能够对神经网络提供一个互补的辅助决策以控制误差的话，也许就能使神经网络成熟起来1人工神经网络产生的背景自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。生物学家

vvccyyqq·2023-11-20 03:01

OpenAI暂停ChatGPT Plus新用户注册；迷宫与图神经网络

AI新闻OpenAI暂停ChatGPTPlus新用户注册，考虑用户体验摘要：OpenAI决定暂停ChatGPTPlus新用户注册，以应对开发日后使用量激增带来的压力，确保每个人都能享受良好的体验。根据调查机构Writerbuddy.ai的报告，AI工具中排名前50名的访问量达240亿次，其中ChatGPT占比超过60%，平均每月访问量达15亿次。OpenAI发布了新的AI产品GPTs，允许定制Ch

go2coding·2023-11-19 09:44

【Deep Learning】 GCN

(从图(Graph)到图卷积(GraphConvolution)：漫谈图神经网络模型(二))https://www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_ne

pangpd·2023-11-17 07:39

Similarity Preserving Adversarial Graph Contrastive Learning-相似性保持对抗图对比学习-图神经网络精读论文（1）

Introduction第一段大体含义逻辑：首先介绍图出现在了各种领域，人们也对图神经网络开启广泛研究，但是标签难搞，都是大规模的数据，很昂贵，因此无监督的图表示学习受到了广泛关注。

桑数模园·2023-11-16 21:38

图神经网络--论文精读

论文精读图神经网络论文精读摘要介绍问题定义学习表示算法代码实战加载百科词条，构建无向图训练Word2Vec模型摘要DeepWalk用于学习隐式表征的表示学习方法，将节点在图中的连接关系进行编码，形成稠密低维连续的向量空间

无盐薯片·2023-11-16 19:28

图神经网络--图神经网络

图神经网络图神经网络图神经网络一、PageRank简介1.1互联网的图表示1.2PageRank算法概述1.3求解PageRank二、代码实战2.1引入库2.2加载数据，并构建图2.3计算每个节点PageRank

无盐薯片·2023-11-16 18:58

图神经网络--图嵌入表示学习

图嵌入表示学习图神经网络图嵌入表示学习一、图嵌入简介二、基本框架（编码器+解码器）2.1编码器2.2解码器三、基于随机游走的方法3.1随机游走的概念3.2随机游走的步骤四、Node2Vec五、矩阵分解一

无盐薯片·2023-11-16 18:57

当深度学习遇上图：图神经网络的兴起！（文末送书）

本文就带你来了解一下——近年来逆势而上的一门技术：图神经网络！内容选自《图神经网络：基础与前沿（全彩）》一书！01什么是图也许我们从来没有意识到，我们正生活在一个充满图的世界。

风度78·2023-11-16 18:01

图神经网络（2020智源大会）Topic推荐-AMiner

AMiner平台（https://www.aminer.cn）由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2023-11-16 17:26

图上的对抗与攻击精选论文列表(2021相关论文一览)

数据派THU·2023-11-16 14:27

CIKM2021《Single Node Injection Attack against Graph Neural Networks》论文详解

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2108.13049.pdfevasionattack1AbstractandIntroduction图神经网络节点注入攻击是一种新兴而实用的攻击场景

Anonymous-·2023-11-16 14:20

相约WAIC，AI TIME携手2021世界人工智能大会，共同讨论图神经网络与认知智能

点击蓝字关注我们AITIME欢迎每一位AI爱好者的加入！2018年，WAIC（世界人工智能大会）在上海首次亮相，助力上海加快建设人工智能创新策源、应用示范、制度供给和人才聚集的“上海高地”，为中国乃至世界人工智能发展贡献力量。2019年，AITIME由清华大学人工智能研究院张钹院士，清华大学计算机系唐杰教授、李涓子教授等人联合发起，希望用辩论的形式，探讨人工智能和人类未来之间的矛盾，探索人工智能领

AITIME论道·2023-11-16 11:38

详解PyG中的ToSLIC变换

详解PyG中的ToSLIC变换PyG是一个基于PyTorch的图神经网络库，提供了丰富的数据处理、图转换和图模型的功能。

Yuetianw·2023-11-16 09:33

Federated Social Recommendation with Graph Neural Network

jieHeEternity·2023-11-16 04:40

百面深度学习-图神经网络

百面深度学习-图神经网络部分什么是图神经网络？图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNNs）是深度学习模型的一个类别，专门设计来处理图结构数据。

jieHeEternity·2023-11-16 04:06

亚马逊云科技产品测评』活动征文｜通过使用Amazon Neptune来预测电影类型初体验

文章目录福利来袭AmazonNeptune什么是图数据库为什么要使用图数据库什么是AmazonNeptuneNeptune的特点快速入门环境搭建notebook图神经网络快速构建加载数据配置端点Gremlin

阿Q说代码·2023-11-15 18:19

注意力机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习、深度学习模型可解释性与可视化方法等详解

采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SDD

小艳加油·2023-11-15 17:41

Python深度学习进阶与应用丨注意力（Attention）机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习详解等

目录第一章注意力（Attention）机制详解第二章Transformer模型详解第三章生成式模型详解第四章目标检测算法详解第五章图神经网络详解第六章强化学习详解第七章深度学习模型可解释性与可视化方法详解更多应用近年来

WangYan2022·2023-11-15 17:00

python图神经网络，注意力机制、Transformer模型、目标检测算法、强化学习等

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛本文重点为：注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN

xiao5kou4chang6kai4·2023-11-15 17:27

A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks----《图神经网络入门》图神经网络信息传递积累图在我们身边随处可见，现实世界中的物体通常是根据它们与其他事物的联系来定义的

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-15 07:17

论文浅尝 | 用于学习知识图谱嵌入的一种基于注意力机制的新型异构 GNN 框架HRAN...

图神经网络(GNN)作为一种有效的图表示技术，在学习图嵌入方面表现出了良好的性能。然而，KG具有异构性的

开放知识图谱·2023-11-15 06:15

专题解读｜Graph Fairness代表性工作介绍

近年来，图神经网络(graphneuralnetworks，GNNs)在图结构数据建模方面表现出了强大的能力。一般地，GNNs采用消息传递机制，通过迭代地聚合邻居节点的表示来更新节点的表示。

梦码城·2023-11-14 17:55

使用dgl库实现GCN【官方案例】

在图神经网络之前，许多被提出的方法要么单独使用连通性(如DeepWalk或node2vec)，要么简单地结合连通性和节点自身的特征。

♡Coisíní♡·2023-11-14 05:33

【源码复现】图神经网络之PPNP/APPNH

目录1、论文简介2、论文核心介绍2.1、现有方法局限2.2、PageRank&PersonalizedPageRank2.3、PPNP&APPNP3、源码复现3.1、模型总体框架3.2、PPNP3.3、APPNP3.4、MLP(两层)1、论文简介论文题目——《PREDICTTHENPROPAGATE:GRAPHNEURALNETWORKSMEETPERSONALIZEDPAGERANK》论文作者—

鲸可落·2023-11-13 18:34

CS224W6.3——图深度学习

在这篇中，将介绍图神经网络的架构。关键思想是，在GNNs中，根据局部网络邻域生成节点嵌入。gnn通常由任意数量的层组成，而不是单层，以集成来自更大上下文的信息。

阿牛大牛中·2023-11-13 15:57

图深度学习框架PyG（Pytorch-Geometric）代码实战

PyG代码实战PyG安装图神经网络的通用代码框架撰写指南GCN代码框架GraphSAGE代码框架空手道俱乐部(karateclubdataset)GCN代码实战准备工作读取数据可视化GCN训练损失下降曲线论文引用数据集

总是重复名字我很烦啊·2023-11-13 05:40

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN

从这篇开始，我们介绍了令人兴奋的图神经网络技术，该技术基于图结构用多层非线性变换对节点特征进行编码。图神经网络在各种任务中表现出非凡的性能，并可以驯服图的复杂性质。

阿牛大牛中·2023-11-12 17:40

CS224W6.2——深度学习基础

在本文中，我们回顾了深度学习的概念和技术，这些概念和技术对理解图神经网络至关重要。从将机器学习表述为优化问题开始，介绍了目标函数、梯度下降、非线性和反向传播的概念。

阿牛大牛中·2023-11-12 16:04

图神经网络（GNN）性能优化方案汇总，附37个配套算法模型和代码

图神经网络的表达能力对其性能和应用范围有着重要的影响，是GNN研究的核心问题和发展方向。增强表达能力是扩展GNN应用范围、提高性能的关键所在。

深度之眼·2023-11-12 08:49

论文阅读：DeepWukong: Statically detecting software vulnerabilities using deep graph neural network

ACMTransactionsonSoftwareEngineeringandMethodology（TOSEM）ABSTRACT作者针对目前基于机器学习的漏洞检测方法的不足，提出了一种新的方法，即同时考虑代码中的控制流、结构化信息以及跨函数的数据流信息，此外还利用了最新的图神经网络进行嵌入表示

wanacry11·2023-11-11 22:23

CS224W4.4——矩阵分解和节点Embeddings

在接下来，我们将介绍针对这些限制的具体解决方案:深度表示学习和图神经网络。文章目录1.回顾Embeddings和矩阵分解2.矩阵分解3.基于RamdomWalk的相似度：4.局限性5.总结1.回顾E

阿牛大牛中·2023-11-11 14:50

实战-----基于 PyTorch 的 GNN 搭建

3.图注意力网络（GAT）的搭建4.PyG基础：图数据的操作1.torch_geometric的安装2.图数据的属性3.基准图数据库及基本操作4.图数据的可视化5.实验总结1.图的表示在开始讨论特定的图神经网络操作之前

海阔＆天空742·2023-11-11 11:06

MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】图神经网络（最终篇）

目录前言算法原理算法思想1、图卷积网络（GraphConvolutionNetworks，GCN）

林聪木·2023-11-11 11:04

Explainability in Graph Neural Networks:A Taxonomic Survey

在图数据领域，图神经网络(GNNs)及其可解释性正经历

Kenny_SI·2023-11-10 01:58

人群计数结合超图神经网络：Hypergraph Crowd Counting

文章题目：HypergraphAssociationWeaklySupervisedCrowdCounting链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3594670代码：GitHub-Boli-trainee/Hypergraph-Association-Weakly-Supervised-Crowd-Counting:Thecodeofpaper:Hyperg

目睹闰土刺猹的瓜·2023-11-08 19:48

收藏｜图神经网络综述

来源：人工智能AI技术本文约12000字，建议阅读10+分钟本文为你简述图计算、图数据库、知识图谱、图神经网络等图技术领域的相关历史及不同类型的图结构。

数据派THU·2023-11-08 19:16

论文笔记：AAAI 2019 Hypergraph Neural Networks

1.前言论文链接：http://gaoyue.org/paper/HGNN.pdfgithub：https://github.com/iMoonLab/HGNN在本文中提出了一个用于数据表示学习的超图神经网络

饮冰l·2023-11-08 19:46

百度飞桨paddlepaddle图神经网络7日打卡营——初识图神经网络

图神经网络7日打卡营—图与图学习图与图学习一.图是什么？二.如何存储图？

weixin_44090882·2023-11-08 08:56

基于图神经网络的联邦学习跨企业推荐

FederatedLearning-BasedCross-EnterpriseRecommendationWithGraphNeuralNetworks论文试图解决什么问题该论文试图解决跨企业推荐系统中存在的数据共享和用户隐私保护的问题。在许多小型和中型企业中，由于资源有限，无法提供足够的数据来进行大规模的模型训练，也不能购买用户数据。同时，由于用户数据隐私保护法律的限制，这些企业也无法与其他企业

jieHeEternity·2023-11-04 01:54

FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation

jieHeEternity·2023-11-04 01:23

Deep-learning

该篇从四个角度阐述了图神经网络在药物发现和分子信息领域的应用。1）分子属性和活性预测；2）相互作用预测；3）合成预测；4）从头药物设计。最后总结了药物相关问题的代表性应用。

斗战胜佛oh·2023-11-03 22:19

图神经网络：PYG库基本操作

文章说明：1)参考资料：PYG的文档。文档超链。2)博主水平不高，如有错误还望批评指正。文章目录一.图的数据处理二.常见的基准数据集三.小批量的计算方式四.数据变换五.后记一.图的数据处理导入对应的库fromtorch_geometric.dataimportDataimporttorch创建图数据的第一种方式，简单易懂不过多的赘述edge_index=torch.tensor([[0,1,1,2

Q天马A行空Q·2023-11-03 10:50

GCNcora数据集处理-数据集转邻接矩阵

深入GNN图神经网络后，才发现对于数据集的处理是最简单的#1.导入数据importpandasaspdimportnumpyasnp#导入数据：分隔符为空格raw_data=pd.read_csv('cora

qq_51929114·2023-11-03 10:15

达摩院2019预测之我见

该报告涉及了智能城市、语音AI、AI专用芯片、图神经网络系统、计算体系结构、5G、数字身份、自动驾驶、区块链、数据安全等领域。整体而言比较中肯。涉及的多维，也是阿里比较熟悉的领域。

无量子间·2023-11-02 20:53

在服务器上运行代码

1安装包dgl用于开发图神经网络打开网页https://www.dgl.ai/pages/start.html，复制命令，在服务器中运行image.png查看dgl包下载情况condalistdgl运行代码后台运行

辘轳鹿鹿·2023-11-01 09:02

CS224W-图神经网络笔记4.2：Community Structure in Networks - 网络中社区的挖掘算法——Louvain算法

CS224W-图神经网络笔记4.2：CommunityStructureinNetworks-网络中社区的挖掘算法——Louvain算法本文总结之日CS224WWinter2021只更新到了第四节，所以下文会参考

Epiphron·2023-11-01 03:44

时序图循环_【GCN】不同类型的图

本文是清华大学刘知远老师团队出版的图神经网络书籍《IntroductiontoGraphNeuralNetworks》的部分内容翻译和阅读笔记。

weixin_39553272·2023-11-01 03:57

时序图循环_图神经网络入门（五）不同类型的图