图神经网络（GNN）

arXiv综述论文“Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications”

arXiv于2019年7月10日上载的GNN综述论文“GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplications“。

硅谷秋水·2024-09-13 14:27

PHP中使用grpc服务的教程详解

grpc是面对微服务框架而风生水起的，上次我用python编写了一个图神经网络处理的微服务，使用grpc放在我的服务

Oona_01·2024-09-12 18:16

基于图的推荐算法(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation

阿瑟_TJRS·2024-09-10 10:53

基于深度学习的动态场景理解

该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用，通过深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNNs）、递归神经网络（RNNs）、图神经网络（GNNs）等，对复杂动态场景进行实时解读。

SEU-WYL·2024-09-09 03:14

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。【ICLR】全称InternationalConferenceonLearningRepresentations（国际学习表征会议），深度学习顶会。【AAAI】由人工智能促进协会AAAI（Associat

Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

图神经网络实战（18）——消息传播神经网络

图神经网络实战（18）——消息传播神经网络0.前言1.消息传播神经网络2.实现MPNN框架小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)变体，包括图卷积网络

盼小辉丶·2024-09-02 05:06

[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing

GNN中的MessagePassing方法解析一、GNN中是如何实现特征学习的？深度学习方法的兴起是从计算图像处理（ComputerVision）领域开始的。

风中摇曳的小萝卜·2024-08-30 06:01

深入理解PyTorch中的MessagePassing

深入理解PyTorch中的MessagePassing图神经网络（GraphNeuralNetworks，简称GNNs）在近年来已成为处理图形数据的一种强大工具，广泛应用于社交网络分析、蛋白质结构预测、

小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:00

【论文阅读】Model Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks（2021）

摘要Manyreal-worlddata（真实世界的数据）comeintheformofgraphs（以图片的形式）.Graphneuralnetworks(GNNs图神经网络),anewfamilyofmachinelearning

Bosenya12·2024-08-26 12:29

GNN的理解难点：一种不同于传统神经网络的复杂性

图神经网络（GNN）已经成为深度学习领域的一颗新星，它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而，许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。

小桥流水---人工智能·2024-08-25 21:27

图神经网络GNN的前世今生

GNN图神经网络（GraphNeuralNetwork，简称GNN）已经成为处理图形结构数据的一种强大工具，广泛应用于社交网络分析、知识图谱、推荐系统等领域。

小桥流水---人工智能·2024-08-25 06:52

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统高考志愿推荐系统高考可视化大屏高考大数据高考数据分析高考爬虫大数据毕业设计

hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP模型SVD神经网络CNN、KNN、GNN

计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

文献01-单细胞多组学

目录【SIMBA系列教程】回顾：KDD2024|HiGPT:当大模型遇上图神经网络Nat.Biotechnol2023|利用MaxFuse整合空间和单细胞数据跨模态弱链接的特征Nat.Commun2024

hlllllllhhhhh·2024-08-21 20:54

金融贷款风险预测：使用图神经网络模型进行违约概率评估

要使用PyTorch和GNN（图神经网络）来预测金融贷款风险，并加入注意力机制，我们首先需要构建一个贷款风险预测的图数据集。然后，我们将设计一个基于注意力机制的GNN模型。

从零开始学习人工智能·2024-02-29 13:52

torch_scatter和torch_sparse用于处理图形数据和稀疏张量·「含有下載地址」

它们通常与深度学习任务中的图神经网络（GNNs）相关联，这些网络涉及对图形结构的学习和推断。torch_scatter库提供了一组用于对稀疏张量执行聚合操作的函数。

源代码杀手·2024-02-25 01:08

Michael Bronstein 最新几何深度学习综述：超越 WL 和原始消息传递的 GNN

如何突破基于WL测试和消息传递机制的GNN的性能瓶颈？且看几何深度学习旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。编辑丨陈彩娴来源|AI科技评论图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。

人工智能与算法学习·2024-02-20 02:26

Michael Brostein 最新几何深度学习综述：超越 WL 和原始消息传递的 GNN

来源：前沿科技编译：OGAI编辑：陈彩娴如何突破基于WL测试和消息传递机制的GNN的性能瓶颈？且看几何深度学习旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。

人工智能学家·2024-02-20 02:55

多尺度神经网络新一代创新！精度与速度完美平衡，实现多领域应用落地

为了满足在不同层次上理解和处理数据的需求，多尺度神经网络包含了各种网络结构，常见的多尺度神经网络类型有：多尺度图神经网络、多尺度卷积神经网络、多尺度注意力神经网络、多尺度特征融合网络等。

深度之眼·2024-02-14 06:15

ConvE——二维卷积知识图谱横空出世

传统的R-GCN和DistMult的参数量过大，并且模型深度不够深，只能处理较小的知识图谱，所以作者将CNN引入到图神经网络中。二.一维卷积与二维卷积的对比2.1一维卷积当a,b特征简单

时光诺言·2024-02-14 01:23

[论文精读]FBNETGEN: Task-aware GNN-based fMRI Analysis via Functional Brain Network Generation

论文网址：https://arxiv.org/abs/2205.12465论文代码：https://github.com/Wayfear/FBNETGEN英文是纯手打的！论文原文的summarizingandparaphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误，若有发现欢迎评论指正！文章偏向于笔记，谨慎食用！目录1.省流版1.1.心得1.2.论文总结图2.论文逐段精读2.1.Abstr

夏莉莉iy·2024-02-12 21:33

[代码复现]FBNETGEN: Task-aware GNN-based fMRI Analysis via Functional Brain Network Generation

仅提供ABIDE数据集复现步骤，很简单。代码已经很新了目录1.论文资料2.代码复现步骤及可能存在的问题2.1.环境配置2.2.代码运行1.论文资料（1）论文原文：[2205.12465]FBNETGEN:Task-awareGNN-basedfMRIAnalysisviaFunctionalBrainNetworkGeneration(arxiv.org)（2）论文代码：GitHub-Wayfea

夏莉莉iy·2024-02-12 21:02

（深度学习快速入门）图对比学习综述笔记-中文信息学报2023第37卷第5期

快乐江湖·2024-02-12 15:18

DeepMind加持的GNN框架正式开源,TensorFlow进入图神经网络时代

谷歌在垃圾邮件检测、流量估计以及YouTube内容标签等环境中使用了一种强大的工具GNN（图神经网络）。

Python数据挖掘·2024-02-12 08:52

Google刚刚推出了图神经网络Tensorflow-GNN

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/在当今数字化的世界里，对象及其之间的复杂关系构成了无数的网络，例如交通网络、生产网络、知

新加坡内哥谈技术·2024-02-12 08:21

Datawhale组队学习GNN-task04 数据完整存储与内存的数据集类+节点预测与边预测任务实践

DataWhale开源学习资料:https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/GNN6.1数据完全存于内存的数据集类学习在

79f3c66c2fe7·2024-02-10 15:12

ICLR 2024时空数据（Spatial-Temporal）论文汇总

其中包含时空预测，气象预测，因果推断，时空图神经网络，地理大模型等的应用。供大家学习，欢迎大家补充。1.【Spotlight】N

STLearner·2024-02-10 06:08

数字IC实践项目（8）—CNN加速器（ASIC_Flow；付费项目补充）

数字IC实践项目（8）—CNN加速器（ASIC_Flow；付费项目补充）更新说明项目整体框图神经网络框图Filetree项目简介和学习目的软件环境要求Area、QOR、Power&Timing报告Area

IC_Brother·2024-02-09 22:06

图神经网络与图表示学习: 从基础概念到前沿技术

2.1DeepWalk:融合语义相似性与图结构2.2Node2Vec:灵活调整随机游走策略2.3LINE:一阶与二阶邻接建模2.4NetMF:矩阵分解的可扩展图表示学习2.5Metapath2Vec:异构图的全面捕捉3图神经网络系列

cooldream2009·2024-02-09 10:34

一文梳理经典图网络模型（附新书）

作者|Chilia哥伦比亚大学nlp搜索推荐整理|NewBeeNLP图神经网络已经在NLP、CV、搜索推荐广告等领域广泛应用，今天我们就来整体梳理一些经典常用的图网络模型：DeepWalk、GCN、Graphsage

科技州与数据州·2024-02-09 10:22

论文笔记：NIPS 2020 Graph Contrastive Learning with Augmentations

作者为GNN的预训练提出了基于图数据增强的对比学习框架来解决图中数据异质性的挑战，本文的主要贡献如下：作者提出

饮冰l·2024-02-09 00:54

Graph Contrastive Learning with Augmentations

GraphCL学习笔记Abstract提出GNN对自监督学习和pre-training较少。本文提出了GraphCL框架，用于学习图的无监督表示。

tutoujiehegaosou·2024-02-09 00:54

Task02 消息传递图神经网络

参考链接：https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blob/master/GNN/Markdown%E7%89%88%E6%9C%AC/4

沫2021·2024-02-08 11:04

人工智能福利站，初识人工智能，图神经网络学习，第三课

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普修罗双战士·2024-02-07 08:44

人工智能福利站，初识人工智能，图神经网络学习，第二课

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人工智能专业知识学习二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(2)11.请介绍常见的图神经网络模型

普修罗双战士·2024-02-07 08:13

A.关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph L）【一】

图学习图神经网络算法专栏简介：主要实现图游走模型(DeepWalk、node2vec)；图神经网络算法(GCN、GAT、GraphSage)，部分进阶GNN模型（UniMP标签传播、ERNIESage）

汀、人工智能·2024-02-07 06:29

ECE755_gnn图神经网络（附完整工程）

ECE755_gnn图神经网络（附完整工程）ECE755课程要求任务1完成：题目要求MS1代码：仿真任务二完成题目要求MS2代码：仿真总结ECE755ECE755_sp23是加拿大渥太华大学（UniversityofOttawa

_max_max·2024-02-07 00:54

《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

神经网络研究主要内容,神经网络最新研究方向

神经网络属于什么的研究范畴谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创图神经网络是什么？人工神经网络涉及什么专业BP神经网络的研究方向神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。

快乐的小肥熊·2024-02-05 19:08

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

大模型日报-20240204

为保护你的参数，上交大给大模型制作「人类可读指纹」阿里全新Agent玩转手机：刷短视频自主点赞评论，还学会了跨应用操作代谢数据集上四项指标达94%~98%，西南交大团队开发多尺度图神经网络框架，助力药物研发

程序无涯海·2024-02-05 03:30

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