图神经网络-DGL

字节跳动实习生和校招生内推

机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读，计算机等相关专业优先；2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、

飞300·2025-02-16 10:15

DeepSeek图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）基础与实践

图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。

Evaporator Core·2025-02-11 20:22

基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测

基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测1.前言最近针对犯罪时空预测、犯罪分布可视化开展研究，图神经网络是必不可少的研究工具之一，为了记录学习PyG的过程，本文通过结合官网案例(非常晦涩难懂)以及网上各位大佬的学习过程

职业摸鱼能手·2025-02-09 04:01

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

图神经网络实战（8）——图注意力网络0.前言1.图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric

盼小辉丶·2025-02-08 12:09

动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归

MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程，包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤，预测用户对电影的评分（即边的属性值）。环境设置使用pip安装pyg-lib、pytorch_geometric、sentence_transformers、fuzzywuzzy、captum等。importtorchprint(torch.__version__)impor

段智华·2025-02-08 11:07

【论文笔记】基于图神经网络的多视角视觉重定位 GRNet CVPR 2020 论文笔记

LearningMulti-viewCameraRelocalizationwithGraphNeuralNetworks驭势科技,北京大学机器感知重点实验室,北京长城航空测控技术研究所本文提出了一种使用多视角图像进行相机重定位的图神经网络

phy12321·2025-02-03 14:26

图神经网络实战（2）——图论基础

图神经网络实战（2）——图论基础0.前言1.图属性1.1有向图和无向图1.2加权图和非加权图1.3连通图和非连通图1.4其它图类型2.图概念2.1基本对象2.2图的度量指标2.2邻接矩阵表示法3.图算法

盼小辉丶·2025-02-03 10:55

＜深入浅出图神经网络＞读书笔记

文章目录笔记GNN代码chapter5|GCN分析TODO改代码得到的结论chapter6|GraphSage分析TODO去今年刚出就买了.一查豆瓣评分比我想的还低(我这种小白都能看出一些错误),有1说1对于入门还是可以的,至少能知道GNN大概的发展路线,如图卷积→\rightarrow→GCN→\rightarrow→GNN等.如果小白直接上手GNN啥的,连图滤波,空域频域等概念都不知道,也只能

数学工具构造器·2025-02-02 06:22

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN

2.4.2GMN图神经网络（GraphNeuralNetworks-GNNs）是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。

XLYcmy·2025-01-31 22:43

图神经网络系列论文阅读DAY1：《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》

因此，我们提出了一种基于图神经网络（GraphNeur

feifeikon·2025-01-25 15:18

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

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。以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。这种方式对于结构化数据（structureddata）十分有效，例如，图像和体素数据。但是，CNN的处理方式对于类似图（graph）数据则并不适用。对于一个图而言，类似图像像素的邻

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

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

图结构数据的构建-DGL库

官方文档一、图的特点同构性与异构性相比同构图，异构图里可以有不同类型的节点和边。这些不同类型的节点和边具有独立的ID空间和特征；同构图和二分图只是一种特殊的异构图，它们只包括一种关系节点与边有向图一条边、无向图两条边、加权图具有权重；节点和边可具有多个用户定义的、可命名的特征，用以储存图的节点和边的属性。消息传递（类比神经元）消息传递：定义在每条边上的消息函数，它通过将边上特征与其两端节点的特征相

SatVision-RS·2024-03-01 10:21

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

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

（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

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新加坡内哥谈技术·2024-02-12 08:21

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

在Conda中搭建PyTorch+DGL+PyG时需要仔细查看的几个关于版本的网页

因为这个repo用到了DGL（我也是用DGL和PyG比较多），报了一些诸如：cannotimportname'Mapping'from'c

蛐蛐蛐·2024-02-09 01:25

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-%E6%B6%88%E6%81%AF%E4%BC%A0%E9%80%92%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C.md一、引言消息传递范式是一种聚

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

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人工智能专业知识学习三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

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

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

图神经网络自监督学习工具箱 - CPT-HG（一）

WeChatSearchApplicationDepartment,TencentInc.】ContrastivePre-TrainingofGNNsonHeterogeneousGraphs核心要点文章旨在解决现有预训练图神经网络方法仅仅适用于同质图

processor4d·2024-02-01 02:23

AutoDL使用conda运行pytorch、dgl

环境配置要是出现兼容问题还是挺繁琐的。所以这里记录下成功的配置情况。condacreate--nameTestpython=3.9#构建一个虚拟环境condainitbash&&source/root/.bashrc#更新bashrc中的环境变量condaactivateTest#切换到该虚拟环境pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttp

重剑DS·2024-01-31 12:08

图对比1：GCC

受自然语言处理和计算机视觉在预训练方面的最新进展的启发，我们设计了一个自监督图神经网络预训

Valar_Morghulis·2024-01-31 10:27

图卷积网络（Graph Convolution Network，GCN）

目录一、前言二、GCN原理三、GCN用于节点分类四、总结一、前言在图神经网络出现之前，一般的神经网络只能对常规的欧式数据进行处理，其特点就是节点有固定的排列规则和顺序，如２维网格和１维序列。

唯余木叶下弦声·2024-01-31 09:04

Task03：基于图神经网络的结点表征

基于图神经网络的结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结点表征。在结点预测任务中，一个图，图上有很多节点，部分节点的标签已知，剩余节点的标签未知。

cherry_7·2024-01-31 08:10

基于GCN和DGL实现的图上 node 分类, 值得一看!!!

#基于GCN和DGL实现的图上node分类,值得一看!!!基于GCN和DGL实现的图上node分类,值得一看!!!

Dashesand·2024-01-31 00:09

Neural Improvement Heuristics for Graph Combinatorial Optimization Problems

NeuralImprovementHeuristicsforGraphCombinatorialOptimizationProblemsIEEETRANSACTIONSONNEURALNETWORKSANDLEARNINGSYSTEMS2023摘要图神经网络

Namnan·2024-01-30 17:33

1_图神经网络GNN基础知识学习

文章目录对B站前十个视频的补充内容视频链接图神经网络的介绍图神经网络的输入格式图的输入格式：例子：GNNs输入数据的结构GNNS中的MaxPooling“在图神经网络的各个点的特征组合中，对多个点做MaxPooling

Waldocsdn·2024-01-30 06:01

蚂蚁集团持续探索生成式AI，20篇论文入选AI顶会NeurlPS

据了解，蚂蚁此次入选的论文，覆盖计算机视觉、自然语言处理、图神经网络、图像处理等多个人工智能和机器学习领域的前沿主题。其中七成以上论文聚焦生成式AI在高速发展中遇到的一些挑战和难题。以下为其中

金融机器智能官方·2024-01-28 13:48

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