图神经网络第15页

图神经网络（Graph Neural Networks）

图神经网络（GraphNeuralNetworks）目录图神经网络（GraphNeuralNetworks）一、什么是图神经网络二、有哪些图神经网络符号定义图卷积网络1.1基于谱的GCNs方法1.2基于空间的

颂奇·2023-01-10 10:34

当GNN遇见NLP(五) Sentence-State LSTM for Text Representation，ACL2018 +核心代码详解（pytorch）

虽然本文中没有提到图神经网络的概念，但是从其实际操作上还是被归类为图的空间方法的一种。

五月的echo·2023-01-10 08:56

【图神经网络】多核卷积拓扑图（TAGCN）

本文为图神经网络的学习笔记，讲解多核卷积拓扑图TAGCN。欢迎在评论区与我交流前言用Tensorflow构建GCN的变体TAGCN模型进行节点分类任务。

Louis1874·2023-01-09 21:38

【图神经网络】GraphSAGE 无监督训练源码剖析

概述本教程主要介绍pytorch_geometric库examples下的graph_sage_unsup.py的源码剖析，主要的关键技术点，包括：如何实现随机采样的？SAGEConv是如何训练的？关键问题1，随机采样和采样方向的问题（有向图）首先要理解的是，采样的过程和特征聚合的过程是相反的，采样的过程，比如，如下图所示，先采样A节点的一阶邻域节点，再根据一阶采样得到的节点进行二阶采样，是一个从

kang0709·2023-01-09 21:35

【GNN笔记】GraphSAGE(四)

视频链接：【图神经网络】GNN从入门到精通GNN中三种基础神经网络：GCN,GraphSAGE,GAT文章目录一、方法介绍二、GraphSAGE伪代码==聚合====采样====流程====补充要点==

panbaoran913·2023-01-09 21:32

在Colab上安装pytorch-geometric，导入包时出现libcudart.so.10.2

问题背景描述：在googleColab上使用图神经网络的包pyg，执行过程如下：Step1：在NotebookSetting里设定环境为GPU；Step2：查看Colab里torch的版本信息：importtorchtorch

javafalcon·2023-01-09 19:25

图神经网络（10）- relational GCN

目录HeterogeneousGraphs（异质图）——有多种类型的边relationalGCN一种关系的有向图有多种关系的有向图总结摘要：从普通的GNN拓展到可以处理异质图的GNN‘HeterogeneousGraphs（异质图）——有多种类型的边我们之前提到处理的图，都是只有一种边的类型，但是实际上图是可以有很多类型的边，当然节点可以有很多不同的类型。那么这种图我们称之为异质图。在这里，我们把

山、、、·2023-01-09 18:06

3网络连接图_CS224w 图神经网络（Graph Neural Networks）

Hi，大家好，这里是居家隔离的糖葫芦喵喵~！在之前的内容里我们讨论了图像和自然语言的机器学习方法以及简单的强化学习方法，今天开始我们要接触到机器学习的另一个有趣的领域——图机器学习。下面为大家带来斯坦福图机器学习CS224w2019的Assginment2的解析，还请大家多多指教~！Part0CS224nAssignment简介与环境准备1课程简介课程页面：CS224W|Home课程视频[英字]：

懂得越多越要学·2023-01-09 18:06

图神经网络（8）- 如何应用GNN

目录AugmentGraphs图的特征增强condition1：输入的图没有节点特征（可能只有邻接矩阵solution：condition2：特殊图结构,GNN很难学solution图的结构增强condition1：图过于稀疏，信息传递效率低——增强稀疏图solution：condition2：图过于密集，信息传递开销大solution：节点邻居采样condition3：图过于大，计算图太大了，数

山、、、·2023-01-09 17:35

图神经网络（8）——续 GNN编程实践建议附论文名单

目录使用pyG实现GNN，好用的包：编程实践的通用建议：DebugNN使用pyG实现GNN，好用的包：DeepSNAP：提供了GNN流程中的核心模块GraphGym：设计GNN编程实践的通用建议：1.数据的预处理非常非常重要！数据的归一化2.优化器ADAM推荐使用3.激活函数ReLU推荐使用，还可以考虑LeakyReLU.SWISH,rationalactivation。输出层不使用激活函数！！4

山、、、·2023-01-09 17:35

【图神经网络】PyG的MessagePassing机制实现

概述Google在2017发表的论文NeuralMessagePassingforQuantumChemistry中提到的MessagePassingNeuralNetworks机制成为了后来图机器学习计算的标准范式实现。在PyG图机器学习库中，MessagePassing类实现了上述机制，并作为所有图卷积层的基类，该机制最重要的公式如下：该机制过程主要有下面三个函数保证：消息传递，message

kang0709·2023-01-09 17:35

文档级关系抽取方法总结

文章目录1文档级关系抽取1.1将关系抽取由句子级扩展到文档级的原因1.2文档级关系抽取数据集DocRED2图神经网络2.1图网络结构的分类2.2GCN3文档级关系抽取论文总结GP-GNNGraphRelGCNNEoGLSRDyGIE

iceburg-blogs·2023-01-09 09:59

图机器学习时间简史

图结构+图特征是图神经网络的两个创新方面；2022图神经网络的突破：1.一些范式的突破：常常借鉴CV和NLP2.很多新的自然界的应用场景上应用创新：天气预报，蛋白质，小分子，3.图神经网络的泛化性4.更高效的图神经网络

鱼与钰遇雨·2023-01-09 09:26

GraphSAGE 图神经网络算法详解

GraphSAGE是17年的文章了，但是一直在工业界受到重视，最主要的就是它论文名字中的两个关键词：inductive和largegraph。今天我们就梳理一下这篇文章的核心思路，和一些容易被忽视的细节。为什么要用GraphSAGE大家先想想图为什么这么火，主要有这么几点原因，图的数据来源丰富，图包含的信息多。所以现在都在考虑如何更好的使用图的信息。那么我们用图需要做到什么呢？最核心的就是利用图的

Python中文社区·2023-01-09 08:33

图神经网络算法在自然语言处理的运用

后几经挫折坎坷，转入人工智能领域，目前，专注于计算机视觉、自然语言处理、图神经网络和知识图谱。如有勘误，请多多指教。让我们一起加油，共同学习进步。

建邦666·2023-01-09 08:03

neo4j 查询同一节点的两个上级_如何用Neo4j和ScikitLearn做机器学习任务？| 附超详细分步教程...

近两年，业内的学者与科学家都在积极探索可以弥补深度学习不可解释性，无法进行因果推断的这个缺陷，而图神经网络(GNN)成为备受关注和期待的“宠儿”。

weixin_39785524·2023-01-09 07:57

交通预测-T-GCN-时间图卷积网络代码及原理

实现代码github最通俗易懂的图神经网络（GCN）原理详解1、文章信息《T-GCN:ATemporalGraphConvolutionalNetworkforTrafficPrediction》2、摘要为了同时捕获空间和时间依赖关系

Mr_不想起床·2023-01-09 06:53

大脑神经网络对比图高清,图神经网络和神经网络

神经网络算法的人工神经网络人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）系统是20世纪40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（BackPropagation）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非

普通网友·2023-01-09 06:21

GCN-LSTM 预测出租车速度英文 Taxi Speed Prediction Using GCN-LSTM

GCN-LSTM模型预测出租车速度GCN：又称GNN，图神经网络LSTM：长短时记忆网络可做学习参考SummaryOneofthemostvaluablefindingsinengineeringisthedeterminationoftaxispeed.SincetheGCN-LSTMprogramsoftwarecanreadilydetectandcalculatethetaxispeede

刘元职业车队·2023-01-09 06:46

GNN和GGNN学习笔记

GNN对于图上每个节点被编码为嵌入向量，因此，节点可能是一个图，可以通过cnn进行计算，可能是一个词、一个嵌入，它可以是自己希望的任何东西，这是图神经网络的输入。

_4444yl·2023-01-08 19:38

GNN初学习笔记---未完待续

GNNGNN分类HGNN参考资料GNN图神经网络（GNN）作为一种处理图数据的强大深度表示学习工具被广泛地应用于节点分类、图分类以及推荐等下游任务中。

地瓜没有花·2023-01-08 19:35

技术分享｜基于图神经网络的微服务系统调用链和日志融合异常检测方法

基于图神经网络的微服务系统调用链和日志融合异常检测方法微服务系统运行时环境具有高度的复杂性和动态性，由此带来的各种问题导致微服务系统常常出现各种故障。

pengxin_ce·2023-01-08 17:59

图神经网络GNN_知识框架&学习笔记

参考：《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》作者:刘忠雨，李彦霖，周洋出版社:机械工业出版社

哈喽十八子·2023-01-08 14:28

2022回顾&2023规划

文章目录2022回顾&2023规划平常心2022回顾1.填坑系列1.1强化学习系列1.2推荐系统系列1.3凸优化1.3图神经网络2.新的知识2.1Paper2.2数学类3.新的积累3.1博客类3.2模型类

哈喽十八子·2023-01-08 14:20

用飞桨框架2.0造一个会下五子棋的AI模型——从小白到高手的训练之旅

【飞桨开发者说】洪伟，建筑行业BIM工程师、一级注册建造师，飞桨开发者，人工智能技术爱好者，相信“AI，正在让世界变得更美好”，感兴趣的方向有：强化学习（ReinforcementLearning）、图神经网络

飞桨PaddlePaddle·2023-01-08 13:42

GCN-LSTM预测道路车辆速度英文 Forecasting using spatio-temporal data with combined Graph Convolution LSTM model

GCN-LSTM模型预测道路交通车辆速度GCN：又称GNN，图神经网络LSTM：长短时记忆网络可做学习参考AbstractAccuratetrafficpredictioniscriticalfortrafficplanning

刘元职业车队·2023-01-08 09:07

GCN图卷积网络入门详解

字幕组双语原文：【GCN】图卷积网络(GCN)入门详解英语原文：GraphConvolutionalNetworks(GCN)翻译：听风1996、大表哥在这篇文章中，我们将仔细研究一个名为GCN的著名图神经网络

人工智能与算法学习·2023-01-08 07:21

图神经网络（二）GCN的性质（2）GCN能够对图数据进行端对端学习

图神经网络（二）GCN的性质（2）GCN能够对图数据进行端对端学习近几年，随着深度学习的发展，端对端学习变得越来越重要，人们普遍认为，深度学习的成功离不开端对端学习的作用机制。

炎武丶航·2023-01-08 07:21

图神经网络（二）GCN的性质（4）GCN的问题——过平滑

图神经网络（二）GCN的性质（4）GCN的问题——过平滑1.频域视角2.空域视角参考文献引文[7][8]都指出了GCN模型无法像视觉任务中的CNN模型一样堆叠很深，一旦使用多层GCN进行学习，相关的任务效果就会急剧下降

炎武丶航·2023-01-08 07:21

图神经网络学习(一)-GCN及其应用

内容提要：GCN背景简介+torch_geometric库安装+GCN处理Cora数据集1.图神经网络1.1概念原有的卷积神经网络主要用来解决欧式空间中的数据（数据规整，形状固定），例如图像数据。

Enoch Liu98·2023-01-08 07:51

PyG的第一个示例：下载数据后使用GCN训练

PyG用于图神经网络建模。

与非学堂·2023-01-08 07:21

图神经网络汇总

图神经网络汇总图神经基础torch-geometric图结构数据消息传递图神经网络基于图神经网络的节点表征学习数据完全存于内存的数据集类节点预测与边预测任务实践超大图上的节点表征学习基于图神经网络的图表征学习方法超大规模数据集类的创建图预测任务实践

发呆的比目鱼·2023-01-07 21:38

python安装torch-cluster、torch-scatter、torch-sparse和torch-geometric

跑图神经网络经常要安装torch-cluster、torch-scatter、torch-sparse和torch-geometric这些包，但是这些包安装挺麻烦的，经常因为版本不对应而报错，下面将介绍如何在版本对应的情况下安装这些包

Surpassall·2023-01-07 21:08

GCN图神经网络和LSTM的介绍和使用场景中英文

GCN-LSTM可以学习参考英文内容部分源自youtube的教学视频自己跟着英文敲的给定一辆出租车行驶时在某个时间段的速度，下一个时刻速度会是多少？这是一个时间序列回归预测问题。获得了若干时间点的速度，目标是预测出租车速度序列中的下一个具体数值，但是，如果模型没有获取速度序列的上下文，这个预测是不可能的。例如，表1的出租车运行速度中，40km/h后面是三个不同的速度值。但随着输入序列的不断增加，下

刘元职业车队·2023-01-07 15:02

CNN的复习 + 初探GNN图神经网络

目录卷积神经网络的复习GNN图神经网络输入输出图神经网络本身RecurrentGNN（循环GNN）卷积神经网络的复习就是我们用同一个函数，去在不同的位置和原图进行乘积再相加，得到了一个新的值，这就是卷积的概念卷积通常用来降维

Zqchang·2023-01-07 13:07

gnn图神经网络

除了节点还要考虑图的节点之间的关系也就是线也要考虑在内需要GNN2.怎么提取图里面的特征包括线和3.卷积：看节点的邻居aggregation加起来readout：整个graph的modelDCNN:把距离为2的把距离为1的feature的距离加起来得到k个距离的4.第二节课怎么弄成一个卷积的差不多的东西lamdaGCN:很多层收敛在同一个地方。做法dropedge

linag302·2023-01-07 13:36

GNN图神经网络

虽然图很简单，但如果我们赋予节点和边不同的含义的话，图就可以表达非常多信息；GNN：图神经网络，是指使用神经网络来学习图结构数据，提取和发掘图结构数据中的特征和模式，满足聚类、分类、预测、分割、生成等图学习任务需求的算法总称

秀得水乱流·2023-01-07 13:06

【GNN】基于GNN图神经网络模型的最小连通支配集的构造算法的MATLAB仿真

1.软件版本matlab2021a2.本算法理论知识1.将无线传感器网络抽象成一个连通的拓扑图，这个拓扑图中利用神经网络的思想建立一个模型，从而有助于连通支配集的构造。2.基于神经网络的连通支配集的集中式构造算法，通过确定一种算法来对建立的无线传感器网络的模型进行训练，达到的要求，训练GNN模型，使得最终的测试集可以快速找出输入图中的连通支配集。从而得到一个质量好的连通支配集。3.将整个无线传感器

fpga和matlab·2023-01-07 13:06

图与网络分析 | Python实现基于GNN图神经网络建模和预测

图与网络分析|Python实现基于GNN图神经网络建模和预测目录图与网络分析|Python实现基于GNN图神经网络建模和预测效果分析基本描述程序实现参考资料效果分析基本描述图神经网络（GNN）是一类深度学习方法

小橘算法屋·2023-01-07 13:06

GNN，请你的网络层数再深一点~

了解图神经网络的朋友对于深层GNN中的过平滑问题一定不陌生，随着网络层数的增加，模型的效果反而急剧下降，令人心痛。

程序员对白·2023-01-07 11:02

模型训练时应能根据训练数据自动改变网络结构和网络层数

当然了，像图神经网络、递归神经网络、循环神经网络之类的“网络结构看起来改变，但本质上没改变”的神经网络，不在本文中进行详细辩论，有兴趣的可以自行对比推演。2.问题对于训练之前就固定结

De-Chang Wang·2023-01-07 11:31

浙大知识图谱导论笔记

第一章知识图谱概论1.1语言与知识1.2知识图谱的起源1.3知识图谱的价值1.4知识图谱的技术内涵基于图的知识表示图数据存储与查询知识提取知识图谱融合知识图谱推理知识图谱问答图算法与图神经网络第二章知识的表示

五幺幺·2023-01-07 07:34

从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution): 漫谈图神经网络（一）

作者:SivilTaram编辑:Houye作者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文，深感其强大，但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解，对未学过信号处理的读者不太友好。

人工智能与算法学习·2023-01-07 06:22

基于空间方法的图神经网络模型_【博客推荐】漫谈图神经网络模型GNN

最近看了一些图与图卷积神经网络的论文，深感其强大，但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解，对未学过信号处理的读者不太友好。

weixin_39943750·2023-01-07 06:52

【图神经网络】漫谈图神经网络 (一)

zhuanlan.zhihu.com/p/108294485原文作者|SivilTaram整理编辑|houye(RUCAIBox公众号)作者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文，深感其强大，但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解

zenRRan·2023-01-07 06:46

深度学习（Deep Learning）

卷积神经网络，卷积核、池化、通道、激活函数5.循环神经网络，长短时记忆LSTM、门控循环单元GRU6.参数初始化方法、损失函数Loss、过拟合7.对抗生成网络GAN8.迁移学习TL9.强化学习RF10.图神经网络

人工智能技术与咨询·2023-01-06 04:11

#从零实现神经网络_PaddlePaddle(飞浆)图神经网络7天训练营

本次课程基于百度AIstudio，主要是图神经网络方面的快速入门。

吴婧羡·2023-01-05 15:49

Paddle飞桨图神经训练营笔记

图神经网络链接：图神经网络7日打卡营课程基础数学基础：高等数学线性代数概率与数理统计编程基础Python:numpyPaddlePaddle1.8PGL机器学习基础神经网络（FC，BPNN)资料综述GraphNeuralNetworks

洛Darki·2023-01-05 15:49

paddlepaddle 图神经网络7日打卡营学习心得

最近这周参加了百度组织的paddlepaddle图神经网络7日打卡营，主要是学习了图神经网络的相关知识，以及用paddlepaddle进行相关案例的复现。

nothk·2023-01-05 15:48

Paddle图神经网络-学习笔记

Paddle图神经网络课程学习笔记文章目录Paddle图神经网络课程学习笔记02图游走类模型DeepWalkNode2Vecmetapath2vec及其变种03图神经网络算法（上）图卷积网络(GCN)从图像卷积类比到图结构卷积图卷积网络计算公式

Yuetianw·2023-01-05 15:17

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