图神经网络（GNN）

联邦GNN综述与经典算法介绍

作者：京东科技李杰联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。
·2023-02-16 20:34

图神经网络和计算机视觉,《卷积神经网络与计算机视觉》 —1.1.2图像处理与计算机视觉...

1.1.2图像处理与计算机视觉我们可以将图像处理视为计算机视觉的预处理步骤。更确切地说，图像处理的目标是提取基本图像基元，包括边缘和角点、滤波、形态学操作等。这些图像基元通常表示为图像。例如，为了执行语义图像分割(一种计算机视觉任务，见图1.1)，人们可能需要在该过程中对图像做一些滤波(图像处理任务)。图像处理主要集中在处理原始图像而不会给出关于这些图像的任何知识反馈，与图像处理不同，计算机视觉产
是权·2023-02-07 12:04

Transformers与图神经网络的关系，我们能从transformer学习到什么？

1、导读这个观点的目的是构建Transformer结构背后的NLP上的直觉，以及与图神经网络的联系。图深度学习”听起来很厉害，但有什么大的商业成功的故事吗？它有没有被部署在实际app中？
BUAA～冬之恋·2023-02-07 12:03

最新最全论文合集——图神经网络在计算机视觉上的应用

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·2023-02-07 12:03

计算机视觉中基于图神经网络和图Transformer的方法和最新进展...

近四百篇文献，覆盖五大主题全面阐述计算机视觉中基于图神经网络和图Transformer的方法和最新进展！
Amusi（CVer）·2023-02-07 12:32

图神经网络入门：搭建GNN环境

图神经网络入门：搭建GNN环境本教程是在Windows10下安装Pytorch(GPU版本，CPU版本比较简单，不需要CUDA、cudnn),CUDA,cudnn,pyG许多初学者，开始以为直接安装好上述的软件或者包就直接能用了
想成为风筝·2023-02-07 11:47

PyG图神经网络框架学习--示例介绍

实例介绍通过自带的示例介绍并学习PyG。主要从以下4各方面：图数据处理通用基准数据集Mini-batches数据转换图学习方法图数据处理图用于对对象（节点）之前的关系（边）进行建模。PyG中的图可以用torch_geometric.data.Data的一个实例表示，默认情况下包含以下属性：data.x:具有[num_nodes,num_node_features]形状的节点特征矩阵data.edg
Huranqingqing·2023-02-07 11:46

【读文献笔记】图神经网络加速结构综述

【读文献笔记】图神经网络加速结构综述前言一、图神经网络来源1.图神经网络用途2.图神经网络特点3.图神经网络主要阶段4.图神经网络加速面临的挑战5.本笔记内容包含内容二、图与图神经网络1.图数据结构2.
liususususus·2023-02-07 11:42

图神经网络01 pyG环境搭建

使用python库pytorch-geometric(pyG)进行图神经网络的构建，该库以pytorch为基础。因此，搭建pytorch+pyG+jupyternotebook的实验环境。
cookie222·2023-02-07 11:30

【GNN报告】GNN-LOGS部分报告汇总

BastainRieck:Topology-BasedGraphRepresentationLearning基础拓扑学习基于拓扑学习的工作参考BastainRieck:Topology-BasedGraphRepresentationLearning_哔哩哔哩_bilibiliChaitanyaK.JoshiGraphNeuralNetworksforGeometricGraphs背景方法Geom
静静喜欢大白·2023-02-07 10:27

Point-GNN README批注

Point-GNNREADME批注1.Point-GNN1.1GettingStarted1.1.1Prerequisites1.1.2KITTIDataset1.1.3DownloadPoint-GNN1.2Inference1.2.1Runacheckpoint1.2.2Performance1.3Training1.4License1.5
Ly.Leo·2023-02-07 10:24

「图与推荐指南针」: 顶级学者/研究组有哪些？

，代表作node2vec，GraphSAGE，门下各个是高手）Google：BryanPerozzi（DeepWalk作者，一作成名）TUM：StephanGunnemann（GraphAttack，GNN
weixin_45519842·2023-02-07 09:08

北邮教授石川：图神经网络需要解决的几个关键问题

2020年3月29日，中国中文信息学会·社会媒体处理专委会和北京智源人工智能研究院联合主办的“图神经网络在线研讨会2020”成功召开，超过5000人报名参加本次活动。
喜欢打酱油的老鸟·2023-02-07 09:37

GNN 2021(十三) An Effective Knowledge Distillation Framework，WWW

所提出的框架提取任意学习的GNN模型(教师模型)的知识，并将其注入到设计良好的学生模型中，学生模型采用标签传播和特征转换两种简单的预测机制，分别自然地保留了基于结构的先验知识和基于特征的先验知识。
五月的echo·2023-02-07 09:34

图神经网络论文阅读(十六) GraLSP: Graph Neural Networks with Local Structural Patterns,AAAI 2020

本文做了我一直想做的事情：GNN聚合邻居特征的时候同时考虑结构信息。有很多研究都是基于Motif（或者叫graphlet）进行的，比如HighOrderNetworkRepresentation，W
五月的echo·2023-02-07 09:04

GNN 2021(八) Heterogeneous Graph Structure Learning for Graph Neural Networks，AAAI

本文首次尝试学习最优的异构图结构用于hgnn，提出了一个新的框架HGSL，该框架将异构图结构学习和GNN参数学习联合起来进行分类，在每个生成的关系子图中，HGSL不仅通过生成特征相似图来考虑特征相似性，
五月的echo·2023-02-07 09:04

图数据增广(Graph Data Augmentation)近期进展

而随着图神经网络等图机器学习方法的快速发展，人们对图数据增广技术
风度78·2023-02-07 09:02

【论文解读】IPM2020 | 长短期兴趣建模的图神经网络新闻推荐系统

论文解读者：北邮GAMMALab硕士生李晨题目：GraphNeuralNewsRecommendationwithLong-termandShort-termInterestModeling期刊：InformationProcessing&Management(Volume57,Issue2)论文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.14025.pdf随着新闻文章的信息爆炸，
风度78·2023-02-07 09:01

认知推理：从图表示学习和图神经网络的最新理论看AI的未来

2020年3月29日，中国中文信息学会·社会媒体处理专委会和北京智源人工智能研究院联合主办的“图神经网络在线研讨会2020”成功召开，超过5000人报名参加本次活动。
智源社区·2023-02-07 09:31

#Reading Paper# Profiling the Design Space for Graph Neural Networks based Collaborative Filtering

#论文题目：ProfilingtheDesignSpaceforGraphNeuralNetworksbasedCollaborativeFiltering（基于协同过滤的图神经网络设计空间的收集）#论文地址
堇禤·2023-02-07 09:31

开启报名 | SMP-图神经网络在线研讨会2020

近年来，图表示学习（GraphEmbedding）和图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）成为网络数据分析与应用的热点研究问题，其特点是将深度神经网络技术用于网络结构的建模与计算，诞生了以
智源社区·2023-02-07 09:01

【GNN报告】北邮石川组

石川：GAMMALab介绍简介实验室简介北邮图数据挖掘与机器学习实验室（GAMMALab,GraphdAtaMiningandMAchinelearningLaboratory）长期从事人工智能和数据科学的核心方向：数据挖掘和机器学习的研究，特别专注于图数据的挖掘与学习，在异质图分析和图表示学习等方向处于国内领先水平，相关成果应用于华为、阿里、腾讯等企业。培养了北邮第一个“阿里星”和“腾讯犀牛鸟精
静静喜欢大白·2023-02-07 09:58

背景宽高随文本变化_今日论文|零资源口语建模&多尺度合并蒸馏语义分割持续学习&迷彩动物识别&数据到文本语义准确新指标&自动深度GNN设计&MORE...

11月24日人工智能领域新增论文456篇，AI日读精选其中88篇推荐给大家。这些论文主要来自AAAI，AAMAS，ACCV，CIKM，ArtificialIntelligence，CVPR，ECCV，EMNLP，ICASSP，ICLR，ICML，ICONIP，ICPR，ICRA，TKDE，INTERSPEECH，InformationSystems，MachineLearning，NeurIPS，
weixin_39611072·2023-02-06 18:49

图表示学习入门3——图神经网络（Graph Neural Networks）

图神经网络（GraphNeuralNetwork）在社交网络、推荐系统、知识图谱上的效果初见端倪，成为近2年大热的一个研究热点。然而，什么是图神经网络？图和神经网络为什么要关联？怎么关联？
soplars·2023-02-06 16:22

图神经网络对抗攻击（图注入攻击）

paper1:TDGIA(EffectiveInjectionAttacksonGraphNeuralNetworks)part1论文下载Abstract图神经网络在各种实际应用中都取得了良好的性能。
故梦UNIVERSE·2023-02-06 11:56

图神经网络对抗攻击（图注入攻击）

UnderstandingAndImprovingGraphInjectionAttackByPromotingUnnoticeability（HAO）part1Abstract最近，图注入攻击（GIA）作为图神经网络
故梦UNIVERSE·2023-02-06 11:56

基于图神经网络的节点表征学习part1

引言在图节点预测或边预测任务中，首先需要生成节点表征（NodeRepresentation）我们使用图神经网路来生成节点表征，并通过基于监督学习的对图神经网路的训练，使得图神经网络学会产生高质量的节点表征
故梦UNIVERSE·2023-02-06 11:56

顶会文章分享

ImprovingGraphCollaborativeFilteringwithNeighborhood-enrichedContrastiveLearning——2022WWWkeywords：Recommendation,GNN
LiuxkK·2023-02-06 11:54

消息传递神经网络（MPNN）内容及代码实践

遵循消息传递范式的图神经网络被称为消息传递图神经网络。本节中，首先我们将学习图神经网络生成节点表征的
故梦UNIVERSE·2023-02-06 11:22

论文阅读和分析：Graph Attention Networks

通过这种方式，同时解决了基于谱的图神经网络的几个关键挑战，并使的模型易于应用于聚合和传播问题。GAT模型已在四个已建立的转导和诱导图基准上实现或匹配最新结果：Cora、Cit
KPer_Yang·2023-02-06 08:52

图神经网络综述（转）

图神经网络概述第三弹：来自IEEEFellow的GNN综述guthub地址：https://github.com/nnzhan/Awesome-Graph-Neural-Networks原文地址https
法相·2023-02-06 08:11

图神经网络详解（四）

图神经网络综述论文解读（三）本文链接地址：https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-01-07-8本文转载于机器之心博文，如有冒犯，还望谅解。
大笨熊。。。·2023-02-06 08:08

图机器学习——5.2 图神经网络：GNN的构建与训练

1.GNN的构建我们将节点的邻居定义为可计算的图，图神经网络的主要想法是：每一个节点可以从周围的邻居中汇聚信息，而这个汇聚的方式就是通过神经网络来进行。
Kanny广小隶·2023-02-06 08:37

【Pytorch】GNN学习填坑记

参考：https://blog.csdn.net/YPP0229/article/details/106328173/pycharm执行代码出现错误Nomodulenamed'torch_sparse’解决办法https://pytorch-geometric.com/whl/，在这里找到自己pytorch对应的版本，下载.whl直接在下载的路径执行pipinstallxxx.whl即可参考：ht
ysq96·2023-02-05 09:24

RBF函数展开代码实现

RBF函数展开代码参考1.应用场景介绍  论文《AtomisticLineGraphNeuralNetworkforimprovedmaterialspropertypredictions》是一篇利用图神经网络预测晶体和分子性质的文章
喝过期的拉菲·2023-02-05 04:45

OpenMMLab AI 实战营 Day 2 图像分类

文章目录见结尾图像分类发展传统方法(手工特征+机器学习分类)—>深度学习(网络自主学习特征表达+分类)分类深度学习相关网络CNN、Transformer、GNN等视觉基础模型的发展CNN相关网络AlexNetVGG
大熊SsSsSs·2023-02-04 13:11

Hyperbolic Graph Neural Networks

HGNNs摘要贡献HyperbolicGraphNeuralNetworks黎曼流形上的图神经网络黎曼流形欧几里得空间庞伽莱球模型洛伦兹模型基于中心体的回归和分类一些细节代码：https://github.com
weixin_40248634·2023-02-04 08:51

【论文翻译】Graph Neural Networks: a review of methods and applications 图神经网络综述：方法和应用

文章目录摘要1引言2模型2.1GNN2.2GNN变体2.2.1图类型2.2.2传播类型卷积注意力跳跃连接2.2.3训练方法2.3通用框架3应用3.1结构化场景3.2非结构化场景3.3其他场景4开放性问题
林若漫空·2023-02-04 08:18

GNN-FiLM Graph Neural Networks with Feature-wise Linear Modulation (FiLMConv)

GNN-FiLM:GraphNeuralNetworkswithFeature-wiseLinearModulation(FiLMConv)ABSTRACT文章介绍了一种线性特征调制feature-wiselinearmodulation
杰克船长有烦恼·2023-02-04 07:16

【OpenMMLab实战营打卡 - 第 2 课】CV基础和OpenMMLab介绍

总之是提取信息深度学习：卷积层数越来越多图神经网络、全卷积神经网络、自然语言处理人工智能的技术栈在不断更新；计算机视觉的发展：计算机视觉是最早的人工智能问题。
Xzavier阿威VVVV·2023-02-04 07:20

安装TSP求解器pyconcorde

https://github.com/machine-reasoning-ufrgs/TSP-GNN安装pyconcorde【成功】将GitHub项目pyconcorde下载到调库地址:/home/dell
carebon·2023-02-04 02:44

DeepMind 再发 Nature，图神经网络解决物理难题

转载自:AI科技评论DeepMind作为《自然》期刊的大户，最近在《自然·物理》发表了一篇论文，讲述了如何利用图神经网络研究玻璃态变化的问题。玻璃，是我们常见却非常陌生的东西。
深度学习技术前沿·2023-02-03 23:33

DGL节点分类简单实现

NodeClassificationwithDGL本节结束您能够完成以下任务加载DGL提供的数据集通过DGL提供的模块构建GNN模型能够在CPU和GPU上，训练或评估用于节点分类任务的GNN模块说明：本节任务假定你已经具备了
Racin_01·2023-02-03 18:03

【GNN框架系列】DGL第一讲：使用Deep Graph Library实现GNN进行节点分类

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文先简单概述GNN节点分类任务，然后详细介绍如何使用DeepGraphLibrary+Pytorch实现一个简单的两层GNN
CHEONG_KG·2023-02-03 18:33

GNN-3-基于图神经网络的节点表征学习

基于图神经网络的节点表征学习可以理解为对图神经网络进行基于监督学习的训练，使得图神经网络学会产生高质量的节点表征。在节点预测任
sunshinecxm_BJTU·2023-02-03 17:27

Datawhale GNN组队学习-Task 03

基于图神经网络的节点表征学习经典论文笔记（GCNMoNetChebNetGraphSAGE)Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks
lingwenzhenjun·2023-02-03 17:55

NLP知识图谱项目合集（信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等）

NLP知识图谱项目合集（信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等）这段时间完成了很多大大小小的小项目，现在做一个整体归纳方便学习和收藏，有利于持续学习。
汀、·2023-02-03 16:19

神经网络图片怎么分类的,图神经网络怎么做分类

人工神经网络分类方法从20世纪80年代末期，人工神经网络方法开始应用于遥感图像的自动分类。目前，在遥感图像的自动分类方面，应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种：（1）BP（BackPropagation）神经网络，这是一种应用较广泛的前馈式网络，属于有监督分类算法，它将先验知识融于网络学习之中，加以最大限度地利用，适应性好，在类别数少的情况下能够得到相当高的精度，但是其网络的学习主要采
神经网络技术宅·2023-02-03 12:08

从上到下，一文带你看全所有GNN分类

从上到下，一文带你看全所有GNN分类一般来说，我喜欢从上往下的角度来入门一个方向，毕竟入门的秘诀就是从广到深，而不至于在一开始就只见枝叶不见森林。
chengsen.ren·2023-02-03 12:07

GNN图网络学习一

图的基本概念如何表示图点集合用N表示，边集合用E表示，图用G(N,E)表示；有向图与无向图按照边是否有方向，图可以分为有向图（directedgraph）和无向图（undirectedgraph）两类，这里需要注意的一点是，有向图里两个节点之间最多有两条边，A到B，B到A这两条边；而无向图里两个节点之间最多有一条边。平均度数（averagedegree）图中每个节点的连边数均值称为平均度数，无向图
刹那永恒HB·2023-02-03 12:37
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