图神经网络DGL 第19页

基于Neo4j的担保社群型态分析挖掘

图技术利用neo4j、networkx、dgl、python做图分析挖掘【1】最短路径算法dijkstra【2】基于networkx的隐性集团关系识别模型基于Neo4j的担保社群型态分析挖掘图技术一.前言算法步骤算法说明二

MO2T·2022-12-28 12:53

知识图谱快速入门

图技术利用neo4j、networkx、dgl、python做图分析挖掘【1】最短路径算法dijkstra【2】基于networkx的隐性集团关系识别模型【3】基于Neo4j的担保社群型态分析挖掘【4】

MO2T·2022-12-28 12:53

图神经网络（GNN）基础

提示：用作学习笔记，顺便分享，侵删文章目录前言一、图的基本概念1.图的表示2.图的实例3.图的应用4.使用图面临的挑战二、图神经网络基础（GNN）1.最简单的GNN2.pooling操作（汇集操作）3.

leener-Y·2022-12-28 12:49

实体对齐（二）：BERT-INT

为了同时利用图结构和额外信息(如名称、描述和属性)，大多数工作通过图神经网络链接实体来传播额外信息，尤其是名称。然而，由于不同知识图谱的异构性，对齐精度将受到聚合不同邻居的影响。

J_Xiong0117·2022-12-28 10:46

图神经网络（五）：GAT

文章目录一.摘要二.背景介绍三.GAT四.总结五.附录一.摘要我们提出了图注意网络（GAT），一种在图结构数据上运行的新型神经网络架构，利用掩蔽的自我注意层来解决基于图形卷积或其近似的先前方法的缺点。通过堆叠节点能够参与其邻域特征的层，我们能够（隐式）为邻域中的不同节点指定不同的权重，而不需要任何类型的昂贵的矩阵运算（例如求逆）或依赖于对图的了解结构前期。通过这种方式，我们同时解决了基于谱的图神经

J_Xiong0117·2022-12-28 10:45

论文笔记-HyVulDect: A hybrid semantic vulnerability mining system based on graph neural network

2提出方法提出了一个基于混合语义的图神经网络漏洞挖掘系统HyVulDect。该系统构建了一个复合语义的代码属性图来表示代码，使用门控图神经网络提取深层语义信息。

阿航的博客·2022-12-27 23:25

PGL图学习之项目实践(UniMP算法实现论文节点分类、新冠疫苗项目)[系列九]

图神经网络将神经网络运用至图结构中，可以被描述成消息传递的范式。百度开发了PGL2.2，基于底层深度学习框架paddle，给用户暴露了编程接口来实现图网络。与此同

AI Studio·2022-12-27 17:20

跟李沐学AI：A Gentle Introduction to Graph Neural Networks（图神经网络GNN）

跟李沐学AI：AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks1.Intro2.Whatagraphis2.1图表示的例子2.2图中三个层面的问题2.2.1graph-level2.2.2Node-level2.2.3Edge-level2.3在图上使用机器学习的挑战3.GraphNeuralNetworks3.1一个简单的例子3.2信息传递3.3学习边的表示3.4

cosθ·2022-12-27 13:44

学习笔记 | ICML 2022 用虚拟节点促进图结构学习

proceedings.mlr.press/v162/liu22d.html代码地址：https://github.com/HKUST-KnowComp/DummyNode4GraphLearning关键词：图结构学习、虚拟节点、图神经网络随着图核和

叶庭云·2022-12-27 10:36

图神经网络（二十六）Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networ

本文收录于KDD2019，作者来自国立台湾大学。图卷积网络已经成功地应用于许多基于图数据的应用，然而，但对于大型GCN来说其训练仍然具有挑战性，目前基于SGD的算法要么面临着随GCN层数呈指数增长的高昂计算成本，要么面临着保存整个图形和每个节点的embedding到内存的巨大空间需求。本文作者提出了基于图聚类优化的图卷积神经网络（Cluster-GCN），使得图卷积神经网络计算效率能在时间空间收敛

码匀·2022-12-26 11:19

GNN学习笔记（六）：Cluster-GCN：一种用于训练深度和大型图卷积网络的高效算法

引言普通的基于SGD的图神经网络的训练方法，存在着以下问题：问题1：计算成本较大问题。随着图神经网络层数增加，计算成本呈指数增长。问题2：内存消耗巨大问题。

唠叨小主·2022-12-26 11:15

【图神经网络】Cluster-GCN练习

声明：仅学习使用~目录一、Cluster-GCN练习1.1遇到特别大的图该怎么办？1.2Cluster-GCN方法1.3torch_geometric中的调用方法1.4构建GCN，训练二、code整合一、Cluster-GCN练习1.1遇到特别大的图该怎么办？遇到特别大的图该怎么办？图中点和边的个数都非常大的时候会遇到什么问题呢？当层数较多时，计算量特别大，我们可能还可以忍，但是显存不够…还忍得了

追光者♂·2022-12-26 11:14

异构图神经网络（4）Graph Transformer Networks

GraphTransformerNetworks这篇文章发表于NIPS2019。Motivation最近关于异构图嵌入学习的方法都是设计meta-path，基于meta-path将异构图划分成多个同构图，然后再用传统的GNN处理同构图。这种two-stage的方法要求对于每个问题手动设计meta-paths，后续分析的准确性会因不同的meta-paths而受到影响。所以作者为了防止手动选择meta

文件夹66·2022-12-26 00:46

图神经网络的解释性综述！

图神经网络的可解释性是目前比较值得探索的方向，今天解读的2021最新综述，其针对近期提出的GNN解释技术进行了系统的总结和分析，归纳对比了该问题的解决思路。

机器学习算法那些事·2022-12-25 21:21

KGAT: Knowledge Graph Attention Network forRecommendation——学习笔记

KnowledgeGraphAttentionNetworkforRecommendation：字面意思：用于推荐的知识图谱注意力网络，是基于知识图谱的图神经网络在推荐系统中的应用。

wdd_100·2022-12-25 18:25

DGL-GrapgConv源码注释

DGL中GraphConv源码解读，带原理论文Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks笔记论文笔记（建议先看，便于后续源码理解

Taskey·2022-12-25 16:38

KDD20: DAGNN Towards Deeper Graph Neural Networks

DGL版本则是通过Parameter(torch.tensor)更

Complicated__76·2022-12-25 15:25

OSError:libcusparse.so.10.0:cannot open shared object file:No such file or directory

跑图神经网络需要用到torch_geometric，但是在用的出现上述错误，特记录解决过程。

XXin_YYYYYY·2022-12-25 10:23

DGL安装报错 OSError: libcublas.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory

安装DGL，出现错误：OSError:libcublas.so.11:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory原因：未安装cudatoolkit解决

文森@Vincent·2022-12-25 10:19

torch.sparse稀疏矩阵

前言这几天接触图神经网络，会发现有些图的边相对结点比较少，那么邻接矩阵很多元素都为0，显然，我们可以优化存储策略，以节省内存和加快运算。

Andy Dennis·2022-12-25 09:37

如何绘制神经网络图,图嵌入图神经网络

如何用plot(x,y,s,sn)绘图？MATLAB是通过取点连线来作图的，所以我们在利用MATLAB作图时，需要先知道该图像上的一系列点的横坐标以及纵坐标。具体方法有以下三个：plot(x,y,s)plot(x,y)plot(x1,y1,s1,x2,y2,s2,...,xn,yn,sn)其中的s为限制线的因素：y黄色m洋红色c蓝绿色r红色.点。圈xx-符号++号-连线：短虚线-.长短线--长虚线

普通网友·2022-12-25 09:48

图神经网络（三）GCN的变体与框架（2）GAT

图神经网络（三）GCN的变体与框架（2）GAT3.2GAT3.2.1注意力机制3.2.2图注意力层3.2.3多头图注意力层参考文献3.2GAT 本节要介绍的是图注意力网络（GraphAttentionNetwork

炎武丶航·2022-12-25 08:02

自然语言处理NLP——图神经网络与图注意力模型（GNN、GCN、GAT）

目录系列文章目录一、图神经网络1.图与图嵌入2.GNN动机2.1CNN的缺陷与非结构性数据2.2图嵌入的缺陷3.GNN详解3.1GNN简介3.2GNN模型3.3GNN框架3.4GNN局限与优化二、图卷积神经网络

@李忆如·2022-12-25 08:24

Graph WaveNet：用于时空图建模的图神经网络结构

1.文章信息文章题为《GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling》是一篇发表于“ProceedingsoftheTwenty-EighthInternationalJointConferenceonArtificialIntelligence(IJCAI-19)”，有关时空图建模的论文。2.摘要时空图建模是分析系统中各组成部分的空间关系和时间趋

当交通遇上机器学习·2022-12-25 08:50

一种基于时空图神经网络的出行时间估计解决方案

1、文章信息《ConSTGAT:ContextualSpatial-TemporalGraphAttentionNetworkforTravelTimeEstimationatBaiduMaps》。这是百度AI实验室发表在计算机顶级会议KDD2020上的一篇文章。2、摘要给定出发时间和路线，预估行程时间在智能交通系统中发挥着重要的作用。首先，预测的准确性和各路段中的速度密切相关。现有的很多工作采用

当交通遇上机器学习·2022-12-25 08:49

双向卷积神经网络_基于图神经网络的时空预测

时空数据蕴含着巨大的应用价值，对时空数据的智能分析和预测是智慧城市和空间大数据领域中的重要问题。有效挖掘时空数据中的时空规律和知识，对智能交通、城市规划、公共安全和环境保护等方面都至关重要。然而，因为时空数据存在噪声多、特征复杂等特点，时空数据的预测建模一直是很有挑战性的难题。近年来，空间大数据获取手段日趋多样，可获得的数据规模越来越大。如何从这些海量、非线性、高维和高噪声的时空数据中挖掘有价值的

济时彦·2022-12-25 08:49

时空图神经网络阅读笔记

文章目录写给自己看的，别人看不懂STGCN摘要方法DCRNN摘要方法GraphWaveNet摘要方法ASTGCN摘要方法STMGCN:SpatiotemporalMulti-GraphConvolutionNetwork摘要方法写给自己看的，别人看不懂STGCN摘要传统方法无法实现精确的中长期预测，忽视时空相关性。我们提出了一种新颖的时空图卷积网络，采用了全卷积结构。方法图卷积：GCN时间卷积：卷

做技术不可耻·2022-12-25 08:48

图网络分类以及一些通用框架

图网络大体分类递归图神经网络（RecurrentGraphNeuralNetworks）图卷积神经网络（GraphConvolutionNetworks）图注意力网络（GraphAttentionNetworks

调包调参侠·2022-12-25 08:44

时空图神经网络（Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks，STGCN）原理与代码

目录时空图神经网络（STGCN）结构时空图神经网络（STGCN）代码stgcn.pymain.pyutils.py[github地址](https://github.com/FelixOpolka/STGCN-PyTorch

未央君@·2022-12-25 08:44

【图智决策】ICLR2022 | 关系型多任务学习：建模数据和任务之间的关系

导语感谢大家关注图智决策，本公众号为纯学术交流平台，主要为大家分享有关图神经网络、图上组合优化与决策、图上算法推理等前沿研究话题相关的论文及其解读。

图智决策·2022-12-24 20:34

图神经网络15-Text-Level-GNN:基于文本级GNN的文本分类模型

论文题目：TextLevelGraphNeuralNetworkforTextClassification论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.02356.pdf论文代码：https://github.com/yenhao/text-level-gnn发表时间：2019论文简介与动机1）TextGCN为整个数据集/语料库构建一个异构图(包括(待分类)文档节点和单词节点),

致Great·2022-12-24 20:26

图神经网络（GNN）模型原理及应用综述

utm_source=wechat_session文章目录图神经网络（

·2022-12-24 20:56

图神经网络（六）GNN的应用简介（1）GNN的应用简述

图神经网络（六）GNN的应用简介（1）GNN的应用简述第6章GNN的应用简介6.1GNN的应用简述参考文献第6章GNN的应用简介由于图数据具有及其广泛的使用场景，GNN这项技术的相关应用近年来也得到了长足发展

炎武丶航·2022-12-24 20:26

「基于GNN的图分类研究」最新2022综述

化学信息学等领域有许多关键应用,如分子属性判断,新药发现等.但目前尚缺乏对于图分类研究的完整综述.首先给出图分类问题的定义和该领域的挑战;然后梳理分析了两类图分类方法—基于图相似度计算的图分类方法和基于图神经网络的图分类方法

Evan-yzh·2022-12-24 20:55

论文阅读笔记《Generating Classification Weights with GNN Denoising Autoencoders for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文提出一种采用图神经网络GNN的小样本学习算法，本质上还是一种学习参数更新策略的元学习算法，使得模型参数能够根据在基础数据集上得到的模型和少量的新样本进行更新

深视·2022-12-24 20:23

图与网络分析 | Python实现基于GNN图神经网络和CNN卷积神经网络模型的数据预测分析

图与网络分析|Python实现基于GNN图神经网络和CNN卷积神经网络模型的数据预测分析目录图与网络分析|Python实现基于GNN图神经网络和CNN卷积神经网络模型的数据预测分析效果分析基本描述程序实现参考资料效果分析基本描述

小橘算法屋·2022-12-24 20:53

【GNN框架系列】DGL第二讲：使用Deep Graph Library实现GNN进行链接预测

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链接预测任务，接下来使用DeepGraphLibrary实现GNN进行链接预测，并对代码进行详细介绍，若需获取模型的完整代码，可关注公众号后回复：DGL

CHEONG_KG·2022-12-24 20:51

GNN图神经网络的matlab仿真

1.问题描述：在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件，分别是：计算资源的快速发展（如GPU）大量训练数据的可用性深度学习从欧氏空

fpga和matlab·2022-12-24 20:21

用GNN做CV三大任务的新骨干，同计算成本性能不输CNN、ViT与MLP｜中科院&华为诺亚开源...

梦晨发自凹非寺量子位|公众号QbitAI用图神经网络(GNN)做CV的研究有不少，但通常是围绕点云数据做文章，少有直接处理图像数据的。

QbitAl·2022-12-24 20:19

PaperNotes(17)-图卷积神经网络GCN-笔记

图卷积的源起3.空域卷积3.1消息传递网络MPNN3.2图采样与聚合GraphSage4.频域卷积5.图结构的序列化-Patch-SAN从图(Graph)到图卷积(GraphConvolution)：漫谈图神经网络模型

小陈同学-陈百万·2022-12-24 17:47

GCN图卷积神经网络总结笔记

参考文章：一文读懂图卷积GCN-知乎GraphNeuralNetwork（GNN）图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)是指神经网络在图上应用的模型的统称。

积_木·2022-12-24 17:43

Linux下无GUI配置DGL环境

Linux下无GUI配置DGL环境1.使用python查看python的版本，按照对应版本到官网中找到对应的anaconda版本。

鸥端乃梨子·2022-12-24 16:57

pycharm提示No module named ‘dgl‘

pycharm提示Nomodulenamed‘dgl’-从https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/dgl/下载.whl文件到==‘路径1’==-安装.whl文件

H.Chi·2022-12-24 16:56

ModuleNotFoundError: No module named ‘dgl.nn.tensorflow‘

ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'dgl.nn.tensorflow'图神经网络包dgl支持pytorch、tensorflow、mxnet三个深度学习框架，但如果在tensorflow

清浊-·2022-12-24 16:26

PaperNotes(15)-图神经网络、PyG极简版入门笔记

图神经网络概况1.GNN,GCN,GE的区别2.图卷积的通式--矩阵该如何作用2.1实现12.2实现22.3实现33.PyTorchgeometric3.1PyG内置数据集3.1.1ENZYMESdataset3.1.2Cora3.2PyG

小陈同学-陈百万·2022-12-24 12:31

Datawhale 图神经网络task2

消息传递图神经网络引用自https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/GNN前面文章：图神经网络打卡task1一、引言在开篇中我们已经介绍

一个追逐自我的程序员·2022-12-24 12:59

消息传递图神经网络

一、引言我们将学习基于神经网络的生成节点表征的范式——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。此范式包含三个步骤：(1)邻接节点信息变换、(2)邻接节点信息聚合到中心节点、(3)聚合信息变换。PytorchGeometric中的MessagePassing基类PytorchGeometric(PyG)提

model2018·2022-12-24 12:27

DataWhale图网络学习（六）基于图神经网络的图表征学习方法

基于图神经网络的图表征学习方法1图同构网络理论1.1基于图同构网络的图表征学习1.2图同构和WLTest算法1.3判断图同构性的条件1.4关于图同构网络的总结：2图同构网络实现2.1基于图同构网络的图表征模块

快乐星球小怪兽·2022-12-24 12:25

GNN学习笔记（二）：消息传递图神经网络（Message Passing GCN）

目录一、MessagePassing基类初步分析二、MessagePassing子类实例三、message方法的覆写四、aggregate方法的覆写五、message_and_aggregate方法的覆写六、update方法的覆写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。该范式包含这样三个步骤：邻接节点信息变换邻接节点

唠叨小主·2022-12-24 12:25

【图神经网络】Pytorch图神经网络库——PyG创建消息传递网络

PyG创建消息传递网络消息传递基类：MessagePassingGCN层的实现实现EdgeConvolution内容来源：将卷积算子推广到不规则域通常表示为邻域聚合或消息传递方案。在第(k−1)(k-1)(k−1)层中节点iii的节点特征用xi(k−1)∈RF\mathrm{x}_{i}^{(k-1)}\in\mathbb{R}^Fxi(k−1)∈RF表示，从节点jjj到节点iii的边特征用ej,

镰刀韭菜·2022-12-24 12:24

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