图神经网络第21页

推荐系统笔记（十三）：SGL算法的代码实现

前言本算法是在LightGCN的代码上的基础实现的，LightGCN的代码和原理参考我前面几篇的博客：推荐系统笔记（六）：LightGCN代码实现_甘霖那的博客-CSDN博客由于LightGCN等传统基于图神经网络的算法有以下局限性

甘霖那·2022-12-03 16:33

图神经网络用于推荐系统问题（NGCF，LightGCN，UltraGCN）

何向南老师组的又两大必读论文，分别发在SIGIR19’和SIGIR20’。同时补一篇CIKM21’的优化。NeuralGraphCollaborativeFiltering协同过滤（collaborativefiltering）的基本假设是相似的用户会对物品展现出相似的偏好，自从全面进入深度学习领域之后，一般主要是先在隐空间中学习关于user和item的embedding，然后重建两者的交互即in

上杉翔二·2022-12-03 12:24

【图神经网络基础】理解GCN的对称归一化操作-图的拉普拉斯归一化

目录1对称归一化的意义2例子解释3代码4从信息聚合的角度理解GCN的归一化5矩阵计算角度（更好理解）5.1图卷积实现一5.2图卷积实现二5.3图卷积实现三6参考文献1对称归一化的意义对图卷积网络的公式，已经非常熟悉了，并且对公式表示的意思也能理解即：实现图中节点之间的消息传递或者称做特征传递。但是在dgl框架的学习过程中，对于单向二部图的图卷积操作的使用过程中，需要深入的理解图邻接矩阵的对称归

一穷二白到年薪百万·2022-12-03 11:33

图神经网络pyg，使用Cora数据集

关于Cora数据集的手动导入问题，见博客https://blog.csdn.net/qq_42969578/article/details/121450994?spm=1001.2014.3001.5501关于Core数据集的一些问题importosos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"#导入数据集fromtorch_geometric.datas

fVector·2022-12-03 05:03

【PyG】图神经网络GCN代码自学

本文考虑了一个具有分层传播规则的多层图卷积网络(GCN)，图卷积网络(GCN)是一个对图数据进行操作的神经网络架构，它非常强大，即使是随机初始化的两层GCN也可以生成图网络中节点的有用特征表示。本文引用参考GCN原作者论文及代码，供自学自用，原作者github网址如下：https://github.com/tkipf/pygcn论文原图及核心公式Datacora.cites如下图所示：conten

双子syl·2022-12-03 05:02

【PyG】图神经网络GAT代码自学

图方法分为谱方法和空间方法，空间方法是直接在图上进行操作，代表方法之一GAT；谱方法是将图映射到谱域上，例如拉普拉斯矩阵经过特征分解得到的空间，代表方法之一是GCN。本文介绍GAT的代码实现。本文参考论文原作者代码https://github.com/PetarV-/GAT论文原图与核心公式utils相关代码分析见之前写的GCN那篇博客https://blog.csdn.net/qq_428590

双子syl·2022-12-03 05:02

图卷积神经网络

受到卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想影响，研究者定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构，由此产生了一个新的研究热点-图神经网络。

mez_Blog·2022-12-03 05:01

PyG异质图神经网络NotImplementedError问题

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录以PyG官方的数据集和示例代码来复现一下这个问题：importtorchimporttorch_geometric.transformsasTfromtorch_geometric.datasetsimportOGB_MAGfromtorch_geometric.nnimportSAGEConv,to_heterodataset=OGB_MAG(root='fil

诸神缄默不语·2022-12-03 05:59

自学神经网络系列——7 前馈神经网络前置知识

常见的激活函数（1）sigmoid激活函数（2）Tanh激活函数（3）Relu激活函数（4）LeakyRelu（5）Softplus激活函数（6）其他激活函数2网络结构（1）前馈神经网络（2）循环神经网络（3）图神经网络一感知机算法

ML_python_get√·2022-12-03 04:26

图神经网络和神经网络,神经网络基础书籍

普通网友·2022-12-03 04:55

图神经网络在推荐领域,图神经网络的优势

为什么有图卷积神经网络？本质上说，世界上所有的数据都是拓扑结构，也就是网络结构，如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来，这确实是实现了AI智能的第一步。所以，如何利用深度学习处理这些复杂的拓扑数据，如何开创新的处理图数据以及知识图谱的智能算法是AI的一个重要方向。深度学习在多个领域的成功主要归功于计算资源的快速发展（如GPU）、大量训练数据的收集，还有深度学习从欧几里得数据（如图像、文本和视频

普通网友·2022-12-03 04:54

图神经网络深度强化学习的挑战与机遇:算法与应用综述

DRL和GNN总结。AD:algorithms-drl增强gnn,ag:algorithms-gnn增强drl,pc:组合优化中的应用，pt:交通运输中的应用，pr:控制中的应用，pk:知识图谱中的应用，pl:生命科学中的应用https://arxiv.org/abs/2206.07922https://arxiv.org/abs/2206.07922摘要深度强化学习(DRL)已经为各种人工智能领

小蜗子·2022-12-03 01:59

VN Network: Embedding Newly Emerging Entities with VirtualNeighbors

为了解决这一问题，最近的研究将图神经网络应用于不可见实体的现有邻居。在本文中，我们提出了一个新的框架，即虚拟邻居(VN)网络，以解决三个关键挑战。

小蜗子·2022-12-03 01:52

GNN论文学习笔记

根据李沐老师讲解的零基础多图详解图神经网络视频，小白开始入门学习了解GNN，并记录下此文。AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks为参考文献博客。

一云烟雨·2022-12-02 22:32

李沐论文讲解笔记之 GNN

AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks图神经网络GNN（机器学习）图：表示实体node（顶点）之间的而关系edges（边）。图应该用向量来表示。

大佬教教我mmm·2022-12-02 22:58

时域卷积定理及频域卷积定理

目录前言连续变量的函数卷积定理证明小结离散变量序列卷积定理证明小结前言之前的文章介绍了卷积积分的计算，作为图神经网络的前置知识点，理解卷积定理有助于理解谱图卷积。

November丶Chopin·2022-12-02 16:41

图神经网络关系抽取论文阅读笔记（五）

1依赖驱动的注意力图卷积网络关系抽取方法（Dependency-drivenRelationExtractionwithAttentiveGraphConvolutionalNetworks）论文：Dependency-drivenRelationExtractionwithAttentiveGraphConvolutionalNetworks.ACL20211.1引言现有的研究已经广泛使用句法信

程哥哥吖·2022-12-02 16:41

GCN 图神经网络介绍可视化 Pytorch

介绍：手动尝试GCN图神经网络最近，图上的深度学习已经成为深度学习社区中最热门的研究领域之一。

LZZ and MYY·2022-12-02 15:52

1运行GCN和DeepWalk

百度飞浆PGL图神经网络学习心得-1目录PaddlepaddlePGL本地运行出现的问题第一课：图学习初印象习题1.环境搭建2.下载PGL代码库3.运行示例3.1GCN3.2DeepWalk4PGL相关信息

不是助词·2022-12-02 14:20

图神经网络学习笔记（2）——图滤波器

本文参考书目为《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》图滤波器参考之前的学习笔记图神经网络学习笔记（1）——图信号与图傅里叶变换，图信号定义在图的节点上，图信号处理不仅需要考虑图的信号强度，也需要考虑图的拓扑结构

王志晗·2022-12-02 14:50

论文笔记 A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks(GNN综述)

在本篇文章中，作者总结了目前主要的图神经网络模型，并提出了一种新的分类方法将目前的图神经网络分为以下四种：循环图神经网络（RecGNN），卷积图神经网络(ConvGNN)，图自动编码器(GA

xiaopihaierletian·2022-12-02 12:41

GNN学习—递归图神经网络

第1篇—递归图神经网络RNN简介RNN(RecurrentNeuralNetworks)LSTM（Long-ShortTermMemory）GRU(GateRecurrentUnit)RecGNN模型简介

不加糖也很甜^-^·2022-12-02 12:10

时序图神经网络总结（1）

本系列是整理关于用图神经网络（特别是图卷积）来建模时序图数据的论文。

文件夹66·2022-12-02 12:05

【PyG】简介 - 图神经网络

c橘子·2022-12-02 12:34

图神经网络简介

目录一、不同类型的数据如何以图的形式保存二、图结构可以处理的问题三、图机器学习的挑战四、图神经网络一、不同类型的数据如何以图的形式保存1.用图来表示图像图像是具有色彩通道的矩形网格，它通常由长、宽以及色彩通道数三部分组成

xiaopihaierletian·2022-12-02 12:02

Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs 阅读笔记

知识图谱，图神经网络，关系预测，链接预测，图注意力模型0.2要解决什么问题？（why？）基于CNN的嵌入模型独立的处理三元组，导致无法覆盖在三元组周围的本地邻居中固有隐含的复杂和隐藏信息。

NYSDY·2022-12-01 21:05

CogDL: 解放你的baseline, 图神经网络复现神器，炼丹必备工具

它的用途是用最简单的方式，比如一行代码或命令行方式来复现各种经典图神经网络，并在适当的数据集上复现，以获取性能数据。我们在炼丹时经常需要获取baseline数据，难道需要我们去复杂地重现？

znsoft·2022-12-01 16:38

[HyperGraph专题]HGNN+:General Hypergraph Neural Networks

ye6·2022-12-01 16:38

图神经网络入门

图神经网络入门–潘登同学的GNN笔记文章目录图神经网络入门--潘登同学的GNN笔记图神经网络是如何工作的图的回顾将图片表示成图将文本表示为图将分子结构表示成图将社交网络表示成图在神经网络中表示图三种任务图层面的任务节点层面的任务边层面的任务

PD我是你的真爱粉·2022-12-01 16:06

【论文阅读】A Gentle Introduction to Graph Neural Networks [图神经网络入门]（7）

【论文阅读】AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks[图神经网络入门]（7）IntotheWeedsOthertypesofgraphs(multigraphs,

炎武丶航·2022-12-01 16:04

图网络的分类

AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetwork（图神经网络综述）RecurrentGraphNeuralNetworks（1.递归图神经网络）ConvolutionGraphNeuralNetworks

ann0302·2022-12-01 16:26

超图神经网络（HGNN）

1.超图基础概念传统的图网络结构，两点之间就可以引入一条边链接；但在某些特定的领域，一条边可能链接的不止两个点，我们便引入了超图比如：同一个班级，一个班级可以连接很多个学生；一个IP下有很多个用户，我们可以用超边来表示这个班级或这个IP；一个超图可以拥有任意数量的节点，如果所有超边都连接两个节点那么就退化为简单图；2.多模态的超图构建面对多模态的场景：可以做视觉连接，文本连接和社交连接，所以将这些

XWF小弟·2022-12-01 16:16

SCR-MCR：正则项， OGB榜单--清华唐杰-- 可扩展图学习

文章信息摘要研究了一致性正则化，一种广泛采用的半监督学习方法，如何帮助提高图神经网络的性能。我们重新讨论了图神经网络的两种一致性正则化方法。

Complicated__76·2022-12-01 14:29

图神经网络上的预训练模型，思考与总结

点击上方蓝字关注我们本文转自人工智能前沿讲习@微信公众号作者：知乎—荷戟彷徨地址：https://www.zhihu.com/people/li-xun-huan-47-95目前，transformer在NLP和CV领域流行已经是一个不争的事实了。在这样的一个既定事实之上，基于pretrain+fine-tuning的思路去进行工业化应用也似乎达成了一种共识。但是，GNNGNN领域似乎倒还停留在设

人工智能与算法学习·2022-12-01 12:21

Make GNN Great Again：图神经网络上的预训练和自监督学习

1引言近些年来，对图神经网络（GNN）的研究如火如荼。

数据派THU·2022-12-01 12:50

【GNN】图神经网络的解释性综述

zenRRan·2022-12-01 12:16

【GNN综述】图神经网络的解释性综述

zenRRan·2022-12-01 12:16

SySeVR环境配置：joern-0.3.1、Neo4j-2.1.5、py2neo2.0

前言最近希望在基于图神经网络的漏洞检测上有所推进，准备复现文章SySeVR:AFrameworkforUsingDeepLearningtoDetectSoftwareVulnerabilities开源代码

ithicker·2022-12-01 08:31

图神经网络

前言图与图的表示图是由一些点和一些线构成的，能表示一些实体之间的关系，图中的点就是实体，线就是实体间的关系。如下图，v就是顶点，e是边，u是整张图。attrinbutes是信息的意思，每个点、每条边、每个图都是有信息的。每个顶点、边和整张图都可以用一个向量来表示，在这个例子中，顶点的向量有六个值，柱体的高矮就表示该值的大小，每条边用一个长为8的向量来表示，全局用一个长为5的向量来表示转换成图的信息

noobiee·2022-12-01 02:12

图卷积神经网络4-空域卷积：空域卷积局限性分析和过平滑解决方案

www.zhihu.com/people/shuang-shou-cha-dai-53https://www.zhihu.com/people/shuang-shou-cha-dai-53备注：本篇博客摘自某培训机构上的图神经网络讲解的视频内容

奥卡姆的剃刀·2022-11-30 18:35

【图神经网络论文整理】（九）—— DeeperGCN: All You Need to Train Deeper GCNs

作者信息：GuohaoLi,ChenxinXiong,AliThabet,BernardGhanem论文来源：ComputerVisionandPatternRecognition论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.07739本文介绍的论文是《DeeperGCN:AllYouNeedtoTrainDeeperGCNs》。为了防止GCN梯度消失、过度平滑和过拟合等问题，能

咕嘟·2022-11-30 18:02

神经网络目标跟踪_图神经网络的多目标跟踪

神经网络目标跟踪Multipleobjecttracking(MOT)isthetaskofstudyingobjectappearanceandmovementstoanalyzetheirtrajectories.Foragiveninputvideothealgorithmissupposedtooutputwhichportionsoftheimagerepresentthesameobj

weixin_26712591·2022-11-30 16:00

【图神经网络】异构时间图卷积网络HTGCN——用于社区检测

【图神经网络】异构时间图卷积网络——用于社区检测论文地址：摘要：研究关键点：核心解决方案：几个定义：1.异构图：2.异构图的邻接矩阵：3.Meta-Path（元路径）：4.问题陈述：HTGCN算法：1.

BIT可达鸭·2022-11-30 15:03

2019 LCLR | How Powerful are Graph Neural Networks

HowPowerfulareGraphNeuralNetworksPaper:https://arxiv.org/pdf/1810.00826Code:https://github.com/weihua916/powerful-gnns2019LCLR|图神经网络有多强大图神经网络

发呆的比目鱼·2022-11-30 15:32

How powerful are graph neural networks

摘要图神经网络（GNN）是用于图的表示学习的有效框架。GNN遵循邻域聚合方案，其中节点的表示向量是通过递归聚合和转换其相邻节点的表示向量来计算的。

zzzzz忠杰·2022-11-30 15:32

datawhale 6月学习——图神经网络：消息传递图神经网络

前情回顾图神经网络：图数据表示及应用1消息传递范式消息传递范式是一种聚合邻接节点信息来更新中心节点信息的范式，它将卷积算子推广到了不规则数据领域，实现了图与神经网络的连接。

SheltonXiao·2022-11-30 15:59

图神经网络笔记（二）——卷积图神经网络概述

文章目录基于谱分解的方法SpectralNetworkChebNetGCNAGCN(AdaptiveGCN)基于空间结构的方法NeuralFPPATCHY-SANDGCNLGCNGraphSAGE卷积图神经网络主要分为两类

innerVoi·2022-11-30 15:29

图神经网络基础学习

注：本篇博客公式格式没有经过认真编辑，欢迎去我的博客：http://www.pinkman.tech/index.php/tech/2021/gnn-basic/或者知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/356872702获得更好的阅读体验。本篇文章旨在通过最直白的语言解释一些GNN中的基础知识，涉及到的内容包括：GNN在现实中的应用研究图问题的两个重要原则GNN是如何学

Chris-2021·2022-11-30 15:55

论文解读：How Powerful are Graph Neural Networks?

WeihuaHu,JureLeskovec,StefanieJegelkaMITandStanfordUniversityhttps://arxiv.org/pdf/1810.00826.pdfGNNs一个图神经网络的更

ZenMoore6345·2022-11-30 15:24

ICLR 2022 | 从因果不变性视角探讨图神经网络的分布外泛化鲁棒性

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