图神经网络（GNN）

图神经网络（GNN）入门学习笔记（直观且简单）

文章目录图的定义和表示可以使用图数据结构的问题将图结构用于机器学习的挑战最基本的图神经网络概述汇聚操作基于信息传递的改进图神经网络全局向量信息的利用本篇文章参考发表于Distill上的图神经网络入门博客
北岛寒沫·2023-07-31 06:57

【图神经网络】个人综述分享

目录1引言2相关工作2.1行为识别2.2图卷积网络方法3图神经网络3.1频谱方法的应用3.2基于空间的图卷积神经网络4基于图卷积的行为识别网络设计4.1构造图拓扑结构的变化4.1.1按照输入特征区分4.1.2
Zongshun Wang的博客·2023-07-31 06:08

【论文阅读】GraphCL：Contrastive Self-Supervised Learning of Graph Representations

我们使用GNN生成同一节点的两种表示，并利用对比学习损失来最大化它们之间的一致性。在transduct
Cziun·2023-07-30 23:44

升级 Node 版本教程

/blog.csdn.net/qq_45677671/article/details/114535955因为n模块是不支持window系统：PSC:\Users\liuxing>npminstall-gnn
星哲最开心·2023-07-30 12:36

GNN文献

LearningHuman-ObjectInteractionsbyGraphParsingNeuralNetworks(ECCV2018)本文研究了图像和视频中人-物交互（HOI）的检测和识别问题。本文介绍了图解析神经网络（GPNN），它是一种端到端可微的结构知识集成框架。对于给定的场景，GPNN推断一个解析图，该解析图包括i）由邻接矩阵表示的HOI图结构，以及ii）节点标签。在消息传递推理框架
Vinteuil·2023-07-30 03:27

二十章：基于弱监督语义分割的亲和注意力图神经网络

为此，我们提出了亲和力注意力图神经网络（A2GNN）。按照先前的做法，我们首先生成伪语义感知的种子，然后基于我们新提出的亲和力卷积神经网络（CNN）将其形成语义图。
Joney Feng·2023-07-29 21:44

多视图图神经网络

给定多视图：G=G=G=训练一个神经网络注意力机制：![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/95fbafc349704338883c4de2012266a2.pngc采用多头注意力：加入正则化约束：结点对视图的注意力：融合：
欧阳AI锋·2023-07-29 11:21

HyperGCN: 超图神经网络

基于超图的半监督学习超图上的卷积：超图上的拉普拉斯：对于每一条超边eee，可以弹出一对顶点(ie,je)=argmaxi,j∈e∣Si−Sj∣(i_{e},j_{e})=argmax_{i,j\ine}|S_{i}-S_{j}|(ie,je)=argmaxi,j∈e∣Si−Sj∣然后正则化Laplacian计算为：L=(I−D−12ASD−12)S\mathbb{L}=(I-D^{-\frac{1
欧阳AI锋·2023-07-29 11:20

图神经网络处理heterophily图

对于图神经网络，会有如下的卷积操作：我们注意到，
欧阳AI锋·2023-07-29 11:20

图神经网络与因果推理

传统的因果推理基于线性结构方程模型：深度因果推理模型：这是基于图神经网络的模型。利用扁粉自动编码机来学习模型：其中网络结构：因果推理模型为：
欧阳AI锋·2023-07-29 11:49

深度学习（二） 神经网络基础算法推导与实践

深度学习的核心就是各种不同的神经网络模型（CNN、RNN、GCN、GNN等）的学习和训练过程。
阿阿阿安·2023-07-28 21:53

【深度学习】基于图形的机器学习：概述

一、说明图神经网络（GNN）在数据科学和机器学习中越来越受到关注，但在专家圈之外仍然知之甚少。为了掌握这种令人兴奋的方法，我们必须从更广泛的图形机器学习（GML）领域开始。
无水先生·2023-07-28 20:12

【GNN+加密流量】NE-GConv: A Lightweight Node Edge Graph Convolutional Network for Intrusion Detection

文章目录论文名称摘要存在的问题论文贡献1.IDS框架2.图构建3.NE-GConv总结论文名称中文题目：NE-GConv:用于入侵检测的轻量级节点边图卷积网络发表期刊：Computers&Security发表年份：2023-5作者：TanzeelaAltaf，XuWang,WeiNilatex引用：@article{altaf2023ne,title={NE-GConv:Alightweightn
过动猿·2023-07-28 12:45

【GNN+加密流量】TFE-GNN: A Temporal Fusion Encoder Using GNN for Fine-grained Encrypted Trafic Classificat

TrafcGraphEncoderwithCross-gatedFeatureFusion（具有交叉门控特征融合的流量图编码器）5.下游任务6.模型总结7.实验总结论文内容数据集论文名称中文题目：TFE-GNN
过动猿·2023-07-28 12:15

生信专题十余种案例

集成多组学数据的机器学习在生物医学中的应用原文链接案例部分图示：案例图示一：基于自编码器的单细胞转录组-蛋白组学整合分析案例图示二：基于蛋白组学-代谢组学的肿瘤生物标志物发现案例图示三：基于GWAS-表型组学的肺癌风险因子研究案例图示四：基于图神经网络的代谢物分子性质预测与鉴定
lixuegaoyunfeng·2023-07-28 01:35

论文阅读《ESSWC2018：Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks》

通过使用GNN编码器模型来丰富用于链接预测的因子分解模型DistMult，可以显著改善链接预测的结果。R-GCN可以视为是一个自动编码器，产生实体潜在特征的表示。R-GCN是首次
Jiawen9·2023-07-26 16:20

论文阅读《2022ICLR：Are Message Passing Neural Networks Really Helpful for Knowledge Graph Completion? 》

论文链接工作简介最近有关知识图谱补全的工作都集中在使用图神经网络来学习实体、关系的嵌入。基于GNN的模型带来的改进归因于增强的信息聚合过程。
Jiawen9·2023-07-26 16:18

Matlab：神经网络实现手写数字识别

从提出神经网络开始，历经感知机、人工神经网络、BP神经网络、进化神经网络、卷积神经网络、图神经网络等，不断的深入到众多的研究领域中，比如利用神经网络训练参数、图像识别、文本处理、图像分割、分类预测、特征提取
秋刀鱼程序编程·2023-07-26 14:54

GNN 完结

GNN学习告一段落，从：基本的图论知识、常规的图预测任务和PyG库的安装与使用：在这一节里完成了图论的基础学习，使用pytorch安装PYG库，并基本会使用.
def1037aab9e·2023-07-26 10:54

论文阅读《2020ICML：Inductive Relation Prediction by Subgraph Reasoning》

本文提出了一种基于图神经网络的关系预测框架GraIL，它在局部子图结构上进行推理，并具有很强的归纳偏差来学习实体独立的关系语义。如右图，LeBron和A·Dav
Jiawen9·2023-07-26 09:51

[论文阅读笔记24]Social-STGCNN: A Social Spatio-Temporal GCNN for Human Traj. Pred.

论文:论文地址代码:代码地址作者在这篇文章中直接用GNN对目标的轨迹时空特征进行建模,并用时序CNN进行预测,代替了训练难度较大和速度较慢的RNN类方法.0.Abstract行人轨迹预测是一个比较有挑战性的任务
wjpwjpwjp0831·2023-07-25 15:46

【阅读材料精选 From-to-Date:2019.11.07~2019.12.31】

2019.12.31】重点内容【中国爬虫违法违规案例汇总】github:https://github.com/HiddenStrawberry/Crawler_Illegal_Cases_In_China【用GNN
adolhung·2023-07-25 11:16

数字IC实践项目（7）—CNN加速器的设计和实现（付费项目）

数字IC实践项目（7）—基于Verilog的CNN加速器（付费项目）写在前面的话项目整体框图神经网络框图完整电路框图项目简介和学习目的软件环境要求资源占用&板载功耗总结写在前面的话项目介绍：卷积神经网络硬件加速器是一种专门设计用于提高神经网络计算性能的硬件设备
IC_Brother·2023-07-25 07:47

论文精度系列之详解图神经网络

十多年来，研究人员已经开发了对图数据进行操作的神经网络（称为图神经网络或GNN）。最近的发展提高了他们的能力和表现力。我们开始在抗菌发现、物理模拟、假新闻检测、交通预测和推荐系统等领域看到实际
几两春秋梦_·2023-07-25 06:43

【论文推荐】GNN for Communication Networks最新论文

2023年开始的一个新系列，主要是整理最新发表的GraphNeuralNetworksforCommunicationNetworks(GNN4COMM)相关的最新文献，更多的GNN4COMM相关论文可以查看我们的
猴子2333·2023-07-25 02:23

【论文推荐】GNN for Communication Networks最新论文

2023年开始的一个新系列，主要是整理最新发表的GraphNeuralNetworksforCommunicationNetworks(GNN4COMM)相关的最新文献，按月更新。
猴子2333·2023-07-25 02:23

论文阅读 - Decoupling Graph Neural Network with ContrastiveLearning for Fraud Detection

将图神经网络与对比学习解耦用于欺诈检测论文链接：https://linmengsysu.github.io/slides/main.pdf摘要：最近，许多欺诈检测模型引入了图神经网络（GNN）来提高模型性能
无脑敲代码，bug漫天飞·2023-07-24 14:59

CS224W-图神经网络 笔记5.3：Spectral Clustering - 谱图聚类的具体操作步骤

CS224W-图神经网络笔记5.3：SpectralClustering-谱图聚类的具体操作步骤本文总结之日CS224WWinter2021只更新到了第四节，所以下文会参考2021年课程的PPT并结合2019
Epiphron·2023-07-23 18:14

attention机制中的注意力图怎么画_注意力机制 | 图卷积多跳注意力机制 | Direct multihop Attention based GNN...

导读：目前GNNs通过利用self-attention机制已经取得较好的效果。但目前的注意力机制都只是考虑到相连的节点，却不能利用到能提供图结构上下文信息的多跳邻居(multi-hopneighbors)。因此提出Directmulti-hopAttentionbasedGraphneuralNetwork(DAGN)，在注意力机制中加入多跳信息，从邻居节点扩展到非邻居节点，增加每一层网络中的感受
Waiyuet Fung·2023-07-22 15:37

④【自监督学习 · 图神经网络 · 文献精读】计算机八大核心期刊 | (会话) 推荐算法 | 数据增强 | 自监督混合图神经网络 | 多头注意力机制 | 图表示学习 | 超图 | 动态图对比学习

种一棵树，最好的时间是十年，其次，就是现在了！作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家无限进步，一
追光者♂·2023-07-22 13:11

图采样、随机游走、subgraph的实现

随机游走和subgraph我之前都写过不少博文了，可以参考↑这个主要是我前年还在干GNN时候接到过一个做数据集的项目，所以需要实现这些小功能。
诸神缄默不语·2023-07-21 23:43

(含源码)「自然语言处理(NLP)」完全数据驱动对话系统&&新型知识感知图网络&&双向专注记忆网络

时间:2020-08-03引言：本次文章主要介绍问答领域的相关知识，其中主要包括完全由数据驱动的生成对话系统GenDS、NLP转SPARQL完成复杂问题问答系统、新型知识感知图网络模块KagNet、门控图神经网络对语义解析的图结构进行编码
Shu灬下雨天·2023-07-21 11:47

图神经网络自监督学习工具箱 - AutoSSL

文章名称【ICLR-2022】【MichiganStateUniversity/Snap】AutomatedSelf-SupervisedLearningforGraphs核心要点文章旨在解决图神经网络上
processor4d·2023-07-21 02:58

图神经网络 day1Graph Embedding

GraphEmbedding1.GraphEmbedding1.1DeepWalk1.2LINE1.3node2vec1.3.1有策略的随机游走1.3.2算法展示1.3.3不同的p、q值对结果的影响1.3.4边的embedding1.4Strc2vec1.4.1结构相似性1.4.2构建多层带权重图1.4.3顶点采样序列结论1.5SDNE回顾1.GraphEmbedding1.1DeepWalk通过
想太多!·2023-07-21 00:44

《Pytorch深度学习和图神经网络(卷 1)》学习笔记——第八章

本书之后的内容与当前需求不符合不再学习信息熵与概率的计算关系…联合熵、条件熵、交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度、互信息无监督学习监督训练中，模型能根据预测结果与标签差值来计算损失，并向损失最小的方向进行收敛。无监督训练中，无法通过样本标签为模型权重指定收敛方向，要求模型有自我监督的功能。比较典型的，自编码和对抗神经网络。前者将输入数据当作标签来指定收敛方向，而后者用两个或多个子模型同时进行训练
404detective·2023-07-20 11:14

《Pytorch深度学习和图神经网络(卷 1)》学习笔记——第七章

这一章内容有点丰富，多用了一些时间，实例就有四五个。这章内容是真多啊！（学完之后又回到开头感叹）大脑分级处理机制：将图像从基础像素到局部信息再到整体信息即将图片由低级特征到高级特征进行逐级计算，逐级累计。视觉神经网络中的离散积分计算机中对图片的处理可以理解为离散微积分的过程。利用卷积操作对图片的局部信息处理，生成低级特征对低级特征进行多次卷积操作，生成中级特征、高级特征将多个局部信息的高级特征组合
404detective·2023-07-20 11:13

《Pytorch深度学习和图神经网络(卷 2)》学习笔记——第一章

一书配套代码：https://github.com/aianaconda/pytorch-GNN-2nd-百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1dnq5IbFjjdekAR54HLb9Pg
404detective·2023-07-20 11:42

GNN系列（一）：简单图论&环境配置&PyG库

GNN系列（一）—简单图论&环境配置&PyG库  图卷积神经网络（GCN）是近年兴起的基于图结构的广义神经网络结构，图论中抽象意义上的图可以来表示非欧几里得机构化数据。
XF永不007·2023-07-20 10:47

GNN学习

PyG包的安装及使用前言本篇文章主要介绍PyG包的安装，并且会介绍如何使用这个包来实现常见的图神经网络模型GCN。一、PyG包是什么？
改个名字可真难啊·2023-07-20 10:47

GNN环境安装

参考：torch_geometric踩坑实战–安装与运行亲测有效！！https://blog.csdn.net/m0_55245520/article/details/130424828pytorch查看gpucuda版本https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/93592487x.1安装x.1.1镜像信息补充参考https://mp.weixi
樱木之·2023-07-20 10:15

【论文笔记】Graph Neural Networks for Recommender Systems: Challenges, Methods, and Directions

文章链接：https://arxiv.org/pdf/2109.12843.pdf本文是清华李勇和中科大何向南组最新的推荐中GNN综述推荐系统的发展历程浅层模型早期的推荐模型主要通过计算交互的相似度来捕获协同信号
·2023-07-20 07:54

【论文笔记】CIKM‘22 ＆ Amazon | (Navip) 推荐系统中图神经网络的去偏邻域聚合

目录1.Introduction2.RelatedWork2.1基于GNN的推荐2.2逆倾向评分IPS3.模型3.1Navip4.实验结果本文是亚马逊在CIKM2022的一篇工作论文地址：https:/
·2023-07-20 07:54

A Gentle Introduction To Graph Neural Networks

零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN）【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili图神经网络(GNN/GCN)博客原文地址：AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks
-小透明-·2023-07-19 06:53

GNN学习笔记：A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

原文地址：https://distill.pub/2021/gnn-intro/不同形式来源的图Imagesasgraphs论文中提到将图像建模为一张拓扑图的方法是将图像的每一个像素看作图的一个结点，并将单个像素结点与其相邻的所有像素之间建立一条边
huhubbdd·2023-07-17 05:37

可解释性研究（四）-GNNExplainer的内部实现

GNNExplainer实现GNNExplainer.forwardExplainerBase.set_maskGNNExplainer.gnn_explainer_algtorch_geometric.nnGNNExplainer
I still …·2023-07-16 21:59

【可解释学习】PyG可解释学习模块torch_geometric.explain

torch_geometric.explainPhiloshopyExplainerExplanationsExplainerAlgorithmExplanationMetrics参考资料torch_geometric.explain是PyTorchGeometric库中的一个模块，用于解释和可视化图神经网络
镰刀韭菜·2023-07-16 21:55

干货！机器学习遇上运筹优化，助力企业降本增效：一种双层优化方法

在这篇NeurlPS21论文中，本文提出了一种将最新的机器学习技术(强化学习、图神经网络)与传统优化算法结合的框架，弥补了现有机器学习框架难收敛、模型
AITIME论道·2023-07-16 14:49

图神经网络自监督学习工具箱 - PT-HGNN（三）

文章名称【KDD-2021】【BeijingUniversityofPostsandTelecommunications/SingaporeManagementUniversity】Pre-trainingonLarge-ScaleHeterogeneousGraph核心要点文章旨在解决现有图预训练任务只针对同构图的问题，提出了大规模异构图预训练框架PT-HGNN，利用节点级别和子图级别的预训练任
processor4d·2023-07-16 08:53

Arxiv网络科学论文摘要19篇(2020-06-18)

;通过神经网络平均场动力学进行网络扩散;具有综合住户调整方法的人口微观模拟模型;等距图神经网络;具有时变功能的网络的宏观和微观特征，用于评估应对外部扰动的恢复力;在社交媒体上调节算法过滤;利用预测的力量
ComplexLY·2023-07-16 01:49

GNN/GCN

GNN/GCNDistill：https://distill.pub/2021/gnn-intro/三大问题：Graph-leveltask（分类）Node-leveltask（顶点属性判断）Edge-leveltask
白蜡虫可·2023-07-15 23:55
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