图神经网络GCN 第24页

2023/5/7周报

目录摘要论文阅读1、标题和现存问题2、循环神经网络和传统LSTM3、堆叠LSTM和论文模型结构4、实验准备5、结果分析深度学习1、TGCN2、公式3、伪代码总结摘要本周在论文阅读上，阅读了一篇基于注意力机制的堆叠

白小李·2023-06-06 21:54

2023/6/4周报

目录摘要论文阅读1、标题和现存问题2、使用GNN进行文本分类3、INDUCT-GCN4、实验准备5、实验结果深度学习1、时空图的种类2、图在环境中的应用3、STGNN总结摘要本周在论文阅读上，阅读了一篇

白小李·2023-06-06 21:54

2023/5/21周报

目录摘要论文阅读1、标题和现存问题2、各个结构3、基于GNN-LSTM-CNN网络轨迹预测模型4、实验准备5、实验结果深度学习1、费舍尔判别2、步骤具体化3、GCN总结摘要本周在论文阅读上，阅读了一篇基于

白小李·2023-06-06 21:37

【图神经网络之神器】torch_geometric

GCN/GraphSAGE/GAT代码导包importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.nnimportGCNConv,SAGEConv

三石大数据·2023-04-21 20:13

WGCNA（转载）

WGCNA原理及应用WGCNA介绍：WGCNA（weightedgeneco-expressionnetworkanalysis，权重基因共表达网络分析）是一种分析多个样本基因表达模式的分析方法，可将表达模式相似的基因进行聚类

秦小琮SK·2023-04-21 15:14

React学习笔记2-初识React

ReactCDNTitleReactDOM.render(bolala,document.getElementById('example'))1.2利用create-react-app脚手架npminstall-gcnpm

波拉拉·2023-04-21 06:42

知识图谱实战开篇-讲述知识图谱是什么，要学哪些知识，一文讲通

很多人认为知识图谱是关系图谱，可能涉及人工智能的东西不多，其实知识图谱与自然语言处理紧密结合，与深度学习，图神经网络也是紧密结合的。

微学AI·2023-04-21 04:26

Mybatis高级映射及延迟加载

//ClazzpublicclassClazz{privateIntegercid;privateStringcname;//

小钟不想敲代码·2023-04-20 18:06

vue学习笔记

node包管理工具)安装node，自带npmnpm配置淘宝源镜像或者使用cnpmnpmconfigsetregistryhttps://registry.npm.taobao.orgnpminstall-gcnpmnpm

miccuci·2023-04-20 18:29

干货！神经时间游走：连续动态图上的表征学习

金明：澳大利亚蒙纳士大学博士生，师从ShiruiPan(潘世瑞)与Yuan-FangLi(李元放)；主要研究方向是图机器学习，包括但不限于动态图神经网络，时空图预测，图谱神经网络等01介绍该文针对的是Continuous-TimeDynamicGraphs

AITIME论道·2023-04-20 12:22

NeurIPS 2023 | 重新审视图神经网络中的异配问题

栾思焘：麦吉尔大学&Mila博士生，研究方向为图神经网络和图表示学习01同配(Homophily)v.s.异配(Heterophily)近几年实验发现，在很多图上做节点分类的时候，图神经网络(GNNs)

AITIME论道·2023-04-20 12:51

AAAI 2023 | 基于Conductance的高效率和高质量的图聚类算法

目前主要研究兴趣包括(时序)社区挖掘、局部聚类、PersonalizedPageRank计算、图神经网络的可扩展算法设计等领域。

AITIME论道·2023-04-20 12:49

图(graph)神经网络学习(四)--代码解析(Model_2)

【2】Model_2:1stChebNet(2017)-github：gcn(https://github.com/tkipf/gcn)(tensorflow){Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks

布口袋_天晴了·2023-04-19 20:16

NGCF与LightGCN学习笔记

补充知识点协同过滤：1)简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。2)协同过滤分类：协同过滤又可分为评比（rating）或者群体过滤（socialfiltering）3)优点:协同过滤以其出色的速度和健壮性

@sea@·2023-04-19 11:30

【RecBole-GNN/源码】RecBole-GNN中lightGCN源码解析

或者点击链接扫码关注【RecBole-GNN/源码】RecBole-GNN中lightGCN源码解析【RecBole-GNN/源码】RecBole-GNN中lightGCN源码解析原文：https://

码农的科研笔记·2023-04-19 11:59

Lightgcn代码整体流程详解

本周学习汇报学习内容：复习研究前几周看的GCN相关论文代码深刻理解学习Light_GCN代码学习多任务在推荐系统发面的应用一、GCN模型的基本推荐流程：1）训练时，用户和物品的初始特征向量可以是随机生成的

怼怼是酷盖·2023-04-19 11:59

图神经网络 | Python实现LightGCN模型设计

图神经网络|Python实现LightGCN模型设计目录图神经网络|Python实现LightGCN模型设计基本描述环境配置程序设计参考资料基本描述简化GCN的设计，提出了一个名为LightGCN的新模型

前程算法屋·2023-04-19 11:28

第十周.02.LightGCN

文章目录NGCF回顾First-orderPropagationhigh-orderconnectivityNGCFvsGNNLightGCN摘要3.1LightGCN3.2ModelAnalysis实验本文内容整理自深度之眼

oldmao_2000·2023-04-19 11:28

【论文学习】LightGCN：轻量图卷积

这篇论文是何向南老师大概今年3月份发的论文，论文地址：https://arxiv.org/abs/2002.02126摘要：图卷积网络（GCN）已成为协同过滤的新技术。

想成为博客专家的渣渣·2023-04-19 11:27

LightGCN学习笔记

LightGCNABSTRACT1.GCN推荐有效的原因不清楚2.特征转换和线性激活对协同过滤性能的作用不大，更糟糕的是，包括他们增加了培训的难度，降低了推荐的效果。

DreamOfDragon·2023-04-19 11:26

推荐系统笔记（五）：lightGCN算法原理与背景

背景lightGCN是将图卷积神经网络应用于推荐系统当中，是对神经图协同过滤（NGCF）算法的优化和改进。

甘霖那·2023-04-19 11:55

详解PyG中的ToSLIC变换

详解PyG中的ToSLIC变换PyG是一个基于PyTorch的图神经网络库，提供了丰富的数据处理、图转换和图模型的功能。

·2023-04-19 11:32

A.特定领域知识图谱知识推理方案：知识图谱推理算法综述[四]（基于图传播的模型：node2vec、GCN、Graphsage、GeniePath等）算法汇总和应用场景归纳

知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等专栏详细介绍：知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等NLP知识图谱相关技术业务落地方案和码源，本专栏会持续更新包含知识图谱（知识融合、知识推理等）、NLP业务落地方案以及码源。同时我也会整理

汀、人工智能·2023-04-19 06:16

3.知识图谱业务落地技术推荐之图神经网络算法库&图计算框架汇总

知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等

汀、人工智能·2023-04-19 06:13

小程序框架wepy初体验

首先当然是安装node.js下载地址：Node.js2，node.js里自带npm，也就不需要再另外装npm了，但是强烈安利下载淘宝npm镜像，在国内下载速度会更快打开cmd并输入$npminstall-gcnpm

平地摔达人·2023-04-18 18:20

【综述型论文】图神经网络总结

文章目录图神经网络基于模型结构分类的图神经网络1.循环图神经网络（ResGNNs）2.卷积图神经网络基于谱域的ConvGNNs（Spectral-basedConvGNNs）基于空域的ConvGNNs（

过动猿·2023-04-18 18:04

【研究型论文】EC-GCN: A encrypted traffic classification framework based on multi-scale GNN

文章目录EC-GCN:Aencryptedtrafficclassificationframeworkbasedonmulti-scalegraphconvolutionnetworks摘要存在的问题论文贡献

过动猿·2023-04-18 18:04

GAT的基础理论

attentioncoefficient）加权求和（aggregate）GAT深入理解GAT的实用基础理论（编代码用）1.GAT的底层实现（pytorch）PyG中的GATConv实现2.GAT的实例引用GAT原理（理解用）引入：GCN

过动猿·2023-04-18 18:34

GraphSAGE的基础理论

pytorch）PyG中NeighorSampler实现节点维度的mini-batch+GraphSAGE样例PyG中的SAGEConv实现2.GraphSAGE的实例引用GraphSAGE原理（理解用）引入：GCN

过动猿·2023-04-18 18:03

Tensorflow2.0+ GCN

欢迎关注公众号与头条号：极意AI，转发支持5秒后获得锦鲤~image这篇文章直接上代码，对于图神经网络的理论还没有整理完毕，这是第一版的tensorflow2.0GCN实现。

AI_Engine·2023-04-18 09:21

nodejs

NPM切换包源$npminstall-gcnpm--registry=https://registry.npm.taobao.org系统默认安装路径是c盘，切换路径到nodejs的安装目录//设置npm

此无休言·2023-04-18 03:45

图神经网络 pytorch GCN torch_geometric KarateClub 数据集

图神经网络安装Pyg首先安装torch_geometric需要安装pytorch然后查看一下自己电脑Pytorch的版本importtorchprint(torch.

浩浩的科研笔记·2023-04-17 21:21

WGCNA包的blockwiseModules函数debug

WGCNAdebugnet=blockwiseModules(datExpr,power=sft$powerEstimate,maxBlockSize=6000,TOMType="unsigned",minModuleSize

敖浩程·2023-04-17 19:51

npm 安装node-sass出错

npminstall-gcnpm安装node-sass的方案安装前确保NodeJS版本OK,避免使用过老的版本，比如v6.14.1，尽量使用较新的版本。

Java分布式架构实战·2023-04-17 15:45

如何运行别人的项目（vue）

首先下载node.js打开并安装node.js安装完成，打开控制台，输入node-v查看是否安装完成，如果显示版本号，说明安装成功输入淘宝镜像地址：npminstall-gcnpm-registry-https

Camille_7·2023-04-17 14:14

图神经网络也能用作CV骨干模型，华为诺亚ViG架构媲美CNN、Transformer

机器之心专栏机器之心编辑部华为诺亚实验室的研究员发现图神经网络（GNN）也能做视觉骨干网络。

人工智能与算法学习·2023-04-17 02:47

[图神经网络]视觉图神经网络ViG(Vision GNN)--论文阅读

国际惯例：论文地址https://arxiv.org/pdf/2206.00272.pdfgit地址https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/vig_pytorch相较于之前将GNN和CNN结合的图像处理算法，ViG创新的将GNN直接用在了特征提取上。不再需要借用CNN提取的特征来构造图结构，这一点和ViT有

ViperL1·2023-04-17 02:12

《MixHop Higher-Order Graph Convolutional Architectures via Sparsified Neighborhood Mixing》阅读笔记

一.论文概述之前的GCN及其后续工作在图卷积过程中，仅聚合自己的1-hop邻居的消息。

斯曦巍峨·2023-04-17 01:28

异配图神经网络——Graph Transformer Networks

一.论文概述作者提出了GraphTransformerNetwork(GTN)用来在异配图（heterogeneousgraph）上学习节点表示。通过GraphTransformer层，模型能将异构图转换为由meta-path定义的多个新图，这些meta-paths具有任意的边类型和长度，通过在学得的meta-path对应的新图上进行卷积能获取更有效的节点表示。在几个异配图数据集上的实验结果也验证

斯曦巍峨·2023-04-17 01:25

npm转为国内cnpm镜像

npm转为国内cnpm镜像打开终端，输入以下代码：npminstall-gcnpm--registry=https://registry.npm.taobao.org完成后，就可以使用cnpm进行npm

CQXXTXX·2023-04-16 20:40

研讨问题记录（三）

希望在我汇报那天能够遇到一个温柔的老师，呜呜呜《DropGNN：随机Dropouts增强图神经网络的表达能力》参考文献：DropGNN:RandomDropoutsIncreasetheExpressivenessofGraphNeuralNetworks

＊倩·2023-04-16 18:12

Spire.pdf Pdf添加图片，无水印

页以上未测试，但是10以内是可以的浪费了很多时间，终于解决了引了两个dll用了这个，只有第一页会出现那个警告框下载dll的链接https://pan.baidu.com/s/10BQG9tGgjyfjfPB-gCNTUA

l3_97504678·2023-04-16 14:35

Pytorch+PyG实现GraphSAGE

本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。

海洋.之心·2023-04-16 14:03

港科夜闻｜香港科大(广州)创邻图数据联合实验室正式成立

未来，香港科大(广州)与「创邻科技」双方将围绕万亿级大图神经网络计算框架、海量数据的时序图处理、分布式原生图数据库事务及性能优化等前沿图技术领域研究展开深入合作，充分发挥校企双方优势，提升国内技术研究水平

香港科大商学院内地办事处·2023-04-16 12:31

基于DGCNN和概率图的轻量级信息抽取模型

背景：前几个月，百度举办了“2019语言与智能技术竞赛”，其中有三个赛道，而我对其中的“信息抽取”赛道颇感兴趣，于是报名参加。经过两个多月的煎熬，比赛终于结束，并且最终结果已经公布。笔者从最初的对信息抽取的一无所知，经过这次比赛的学习和研究，最终探索出在监督学习下做信息抽取的一些经验，遂在此与大家分享。信息抽取赛道：“科学空间队”在最终的测试结果上排名第八笔者在最终的测试集上排名第八，指标F1为0

路人与大师·2023-04-16 08:39

python实现召回率、精度、f1代码

/model_png\5gcn_128_node_pos_floor_2000.log'#path=r'./[6,6]_Standard_taz.csv'withopen(path,mode="r",enco

|晴天|·2023-04-16 07:55

electron 安装

个人实践过的成功的方法下载cnpm下载cnpm方法：npminstall-gcnpm--registry=https://registry.npm.taobao.org下载electron方法:cnpminitcnpminstallele

禁卫君·2023-04-15 23:31

图卷积网络GCN---底层逻辑最简单直白的理解

一、GNN是怎么被提出来的？比较常见的有CNN、RNN等。CNN的核心在于它的kernel，kernel在图片上平移，通过卷积的方式来提取特征。这里的关键在于图片结构上的平移不变性：一个小窗口无论移动到图片的哪一个位置，其内部的结构都是一模一样的，因此CNN可以实现参数共享。RNN针对的是自然语言这样的序列信息，是一个一维的结构。但是在实际生活中，有很多不规则的结构，比如社交网络，分子结构等。图的

奶茶可可·2023-04-15 23:41

vue项目编译与运行

npminstall-gcnpm--regis

梦幻通灵·2023-04-15 20:22

FastDGCNN

FasterDynamicGraphCNN:FasterDeepLearningon3DPointCloudData|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore题目：FasterDynamicGraphCNN:FasterDeepLearningon3DPointCloudData（更快的动态图形CNN：对3D点云数据进行更快的深度学习）Abstract由于卷积神经网络（CN

cocapop·2023-04-15 19:52

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