图神经网络GCN 第32页

2020-NeurIPS-Path Integral Based Convolution and Pooling for Graph Neural Networks

NeurIPS-PathIntegralBasedConvolutionandPoolingforGraphNeuralNetworksPaper:https://arxiv.org/abs/2006.16811Code:基于路径积分的图神经网络卷积与池化图神经网络将传统神经网络的功能扩展到图结构数据

发呆的比目鱼·2023-02-01 21:26

2019-arXiv-Edge Contraction Pooling for Graph Neural

arxiv.org/abs/1905.10990Code:https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric/tree/master/benchmark/kernel图神经网络的边缘收缩池化池化层可以使

发呆的比目鱼·2023-02-01 21:56

Nuxt.js项目Docker部署和pm2部署

安装node、pm2等必要依赖node安装，请参阅Node.js安装配置pm2安装，淘宝cnpm，可以加快镜像安装速度#淘宝npmnpminstall-gcnpm--registry=https://registry.npm.taobao.org

嘉美伯爵·2023-02-01 20:45

WGCNA衍生：差异基因取一步邻居（蛋白互作）

#在string网络中取差异基因的一步邻居DEGs0))}neighbor=colnames(net)[unique(neighbor)]}library(igraph)string<-read.table(file.choose(),header=F,sep="\t")#file=string_700_si.txtg<-graph.data.frame(string,directed=F)#g<

挽山·2023-02-01 19:06

Sentic GCN (2022 Knowledge-Based Systems)

论文题目（Title）：Aspect-basedsentimentanalysisviaaffectiveknowledgeenhancedgraphconvolutionalnetworks研究问题（Question）：考虑上下文常识性信息的方面级情感分析研究动机（Motivation）：现有的研究大多数缺少语境词与方面词之间情感依赖关系主要贡献（Contribution）：1.充分利用句子的句

肉嘟嘟的zhu·2023-02-01 17:15

基于DGCNN和概率图的轻量级信息抽取模型

作者丨苏剑林单位丨追一科技研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm前几个月，百度举办了“2019语言与智能技术竞赛”[1]，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：“

PaperWeekly·2023-02-01 17:35

[论文笔记-2]Dual Graph Convolutional Networks for Aspect-based Sentiment Analysis

题目、作者一、Abstract【写作目的】由于依赖分析结果的不准确性以及在线评论的非正式表达和复杂性，基于依赖树的图神经网络改进有限，本文提出了一种同时考虑句法结构互补性和语义相关性的双图卷积网络（DualGCN

lnbbbb·2023-02-01 17:02

悦游视界项目

项目截图如下：CNT悦游视界.pngCNT代码.png

biyu6·2023-02-01 13:53

多层GCN的over-smooth问题

Thecoefficientsofafilterdeterminetheinformationitcancapture滤波器的系数决定了所捕获的信息FrequencyingraphU1U_1U1相比于U0U_0U0，已经出现了两个Community，如果到了U50U_{50}U50，蓝色和黑色信号是混叠在一起的FrequencyinGNNsMostexistingGNNsusuallyexploi

·2023-02-01 09:08

Kipf-GCN《Semi-Supervised Classification With Graph Convolutional Networks》论文详解

目录1.前言2.提出GCN2.1先前方法的局限性2.2作者提出的方法2.2.1引入谱卷积通过Chebyshev多项式改进卷积核对卷积操作进行简化使用一阶Chebyshev多项式的卷积核简化特征向量最大值进一步限制卷积核参数量对邻接矩阵和度矩阵进行重新规范化卷积操作的向量化形式

November丶Chopin·2023-02-01 09:37

GCN在计算机视觉上的应用

3D-MPA:MultiProposalAggregationfor3DSemanticInstanceSegmentation3D点云语义实例分割将proposal表示为proposal图中的节点，然后输入到GCN

qq_38836386·2023-02-01 09:06

详解GCN的性质

前言本文参考–深入浅出图神经网络GNN原理解析一书GCN的性质GCN与CNN的联系1.图像是一种特殊的图数据在图像中如果将像素视作节点，将像素之间空间坐标的连线作为彼此之间的边，如此图像数据就变成了一种结构非常规则的图数据

饮冰l·2023-02-01 09:36

为什么GCN不能堆叠多层（过平滑问题）

我们来看下，用多层GCN会是什么样的效果，对于节点分类任务，在使用多层GCN之后，节点的区分性越来越差，其表示向量趋于一致，出现梯度消失、过平滑、过拟合等一系列问题，这使得相关学习任务难以继续进行。

tiancanucas·2023-02-01 09:35

图神经网络GNN学习：GAT（Graph Attention Network）——融入注意力机制的图卷积网络。

参考1.注意力的分类：分为只包含邻居的，和全局的。Globalgraphattention:每一个顶点[公式]都对于图上任意顶点都进行attention运算。Maskgraphattention：注意力机制的运算只在邻居顶点上进行。2.注意力机制实则是一个计算权重的过程：计算i，j结点之间的关联程度：hi和hj分别是两个结点的最初始的embedding值。同时乘以权重，然后embedding的为就

cc 提升ing 变优秀ing·2023-02-01 06:45

实现GAT批处理版--pytorch

说到这里，我也很好奇为什么网上没有批处理版的图神经网络，基本上都是靠拼接来实现的批处理，会不会不采用批处理的方式有什么我不知道的优点？这也是一个值得思考的问题。但

Robis123·2023-02-01 06:43

pytorch|图卷积神经网络(GCN)与图注意力(GAT)在cora数据集的应用

本文实现的两层GCN与GAT在cora数据集上效果，并可视化展示。

xiao黄·2023-02-01 06:41

图神经网络（三）—GAT-pytorch版本代码详解

GCN代码详解-pytorch版本1GAT基本介绍2代码解析2.1导入数据2.2GAT模型框架2.3评估与训练参考资料写在前面…在研究生的工作中使用到了图神经网络，所以平时会看一些与图神经网络相关的论文和代码

Arvin Ou·2023-02-01 06:11

图深度学习连载八，入门教程之简化图卷积模型

讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。

c5ba4c64fe5e·2023-02-01 03:48

留言赠书｜4位GNN一线大佬联手编撰新书，还未出版就爆火！

广大图神经网络（GraphNeuralNetwork，下文简称GNN）研究人员翘首以盼吴凌飞、崔鹏、裴健、赵亮等GNN领域的影响力学者联合编撰、50多位GNN各方向专家学者倾力贡献的《图神经网络：基础、

文文学霸·2023-02-01 03:56

npm 换源

registry.npm.taobao.orginstallexpress持久使用npmconfigsetregistryhttps://registry.npm.taobao.org通过cnpmnpminstall-gcnpm

随便写点文章·2023-01-31 19:49

Python 邻接矩阵标准化GCN

图神经网络邻接矩阵标准化GCNadj=np.mat(pd.read_csv(open(r'adj.csv'),header=None))stock_num=adj.shape[0]importmathI

生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2023-01-31 14:19

图神经网络预训练 (2) - 子结构预测 Context Prediction 代码

如上篇文章所提及，StrategiesforPre-trainingGraphNeuralNetworks一文的作者提出了节点层面进行预训练的两种方法，分别是：Context和AttributePrediction。这两种预训练方法可以让模型学会节点层面嵌入。将预训练得到的模型用于下游图层面的任务时，可以很好的保留节点层面的信息，活得更好的泛化能力。接下来，这一部分就来具体介绍子结构预测Conte

wufeil·2023-01-31 12:34

基于图神经网络的图表征学习方法

图表征学习是指将整个图表示成低维、实值、稠密的向量形式，用来对整个图结构进行分析，包括图分类、图之间的相似性计算等。相比之前的图节点，图的表征学习更加复杂，但构建的方法是建立在图节点表征的基础之上。为了高效地理解图表征学习的原理、掌握实现图表征的的工具和方法，本文先从最早的图表征方法开始介绍，然后介绍基于GNN的图表征学习方法及其Python实践。1.最早的图表征方法：Weisfeiler-Lem

君威1995·2023-01-31 12:34

2019-NeurIPS-Understanding Attention and Generalization in Graph Neural Networks

NeurIPS-UnderstandingAttentionandGeneralizationinGraphNeuralNetworksPaper:https://arxiv.org/abs/1905.02850Code:https://github.com/bknyaz/graph_attention_poolVideo:Blog:理解图神经网络中的注意和泛化作者受图同构网络工作的启发

发呆的比目鱼·2023-01-31 12:03

2020-ICLR-Memory-Based Graph Networks

ICLR-Memory-BasedGraphNetworksPaper：https://arxiv.org/abs/2002.09518Code:https://github.com/amirkhas/GraphMemoryNet基于内存的图网络图神经网络

发呆的比目鱼·2023-01-31 12:03

Task06：基于图神经网络的图表征学习方法

Task06：基于图神经网络的图表征学习方法本文参考datawhale开源学习资料一、基于图同构网络（GIN）的图表征网络的实现1.GINConv–图同构卷积层提出图同构网络的论文是：HowPowerfulareGraphNeuralNetworks

idruglab.com·2023-01-31 12:03

图神经网络_06-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图表征学习要求根据节点属性、边和边的属性(如果存在)生成一个向量作为图的表征，基于图表征可以做图的预测。

hifuture_·2023-01-31 12:03

Datawhale GNN组队学习-Task 06

基于图神经网络的图表征学习方法概述GNN目前主流的做法是递归迭代聚合一阶邻域表征来更新节点表征，如[[GCN]]和[[GraphSAGE]]，但这些方法大多是经验主义，缺乏理论去理解GNN到底做了什么，

lingwenzhenjun·2023-01-31 12:02

基于图神经网络的图表示学习方法

基于GIN的图表征网络的实现基于图同构网络的图表征学习包含以下过程：首先计算得到节点表征；然后对图上各个节点的表征做图池化，得到图的表征。基于图同构网络的图表征模块（GINGraphReprModule）importtorchfromtorchimportnnfromtorch_geometric.nnimportglobal_add_pool,global_mean_pool,global_ma

只爱写代码·2023-01-31 12:02

GCNet学习笔记

GCNet学习笔记1.研究动机本文的是从Non-localNetwork的角度出发，发现对于不同位置点的attentionmap是几乎一致的，这表明了non-local中的每个点在计算attentionmap

WaitPX·2023-01-31 12:30

pyg Symbol not found: __ZN2at8internal13_parallel_runExxxRKNSt3__18functionIFvxxmEE

今天在跑pyg的gcn的例子的时候出现了下面的错误：importtorch_geometric.dataFile"/Users/..

农民小飞侠·2023-01-31 11:39

图卷积网络进行骨骼识别代码_基于骨架的动作识别的圣域图卷积网络

hallowGraphConvolutionalNetworkforSkeleton-BasedActionRecognitionGraphconvolutionalnetworks(GCNs)havebroughtconsiderableimprovementtotheskeleton-basedactionrecognitiontask.ExistingGCN-basedmethodsusua

这只萝北不能吃·2023-01-31 10:06

Spatial Graph Convolutional Networks（SGCN）

利用空间信息的图卷积网络，代码：geo-gcn，原文：SpatialGraphConvolutionalNetworks

_森罗万象·2023-01-31 10:57

质因数的个数

输入描述可能有多组测试数据，每组测试数据的输入是一个正整数N，(1#includeintmain(void){longnum=0;longcnt=0;while(scanf("%ld",&num)!

JuGyang·2023-01-31 09:02

NLP知识图谱项目合集（信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等)

NLP知识图谱项目合集（信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等）这段时间完成了很多大大小小的小项目，现在做一个整体归纳方便学习和收藏，有利于持续学习。

·2023-01-30 17:57

ST-GCN源码运行demo配置过程（openpose-1.5.0+win10）

目录配置Openpose-1.5.0Openpose下载Cmake编译Openpose测试Openpose配置Anaconda环境安装基础工具安装PyTorch测试PyTorch安装其他库安装和运行ST-GCNDemo

NekoTom·2023-01-30 11:26

神经网络代码解读_NeurIPS2020上图神经网络好文

今年的Neurips正在进行，图神经网络也是今年的一大热点，这里总结一下GNN的文章，贴个链接和概述备忘，如果有错误的或者遗漏的文章请大家一定指出来。

幸运大喵·2023-01-30 08:25

【论文阅读】HeCo：Self-supervised Heterogeneous Graph Neural Network with Co-contrastive Learning

具有协同对比学习的自监督异质图神经网络摘要1准备工作2HeGo模型2.1节点特征转换2.2网络架构视角引导的编码器2.3元路径视角引导的编码器2.4视角掩蔽机制2.5协同对比优化（CollaborativelyContrastiveOptimization

Cziun·2023-01-30 08:53

直播 | KDD 2021论文解读：基于协同对比学习的自监督异质图神经网络

「AIDrive」是由PaperWeekly和biendata共同发起的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。本期AIDrive，我们邀请到北京邮电大学GAMMALab实验室硕士生刘念，为大家在线解读其发表于KDD2021的最新工作：Self-supervisedH

PaperWeekly·2023-01-30 08:52

KDD2021 | 左右互搏：基于协同对比学习的自监督异质图神经网络

点击蓝字关注我们AITIME欢迎每一位AI爱好者的加入！论文解读者：北邮GAMMALab硕士生刘念题目：Self-supervisedHeterogeneousGraphNeuralNetworkwithCo-contrastiveLearning会议：KDD2021论文链接：https://arxiv.org/pdf/2105.09111.pdf异质图中信息众多，语义复杂，谁来做自监督信号？谁与

AITIME论道·2023-01-30 08:22

【论文推荐】了解《图神经网络》必看的6篇论文【附打包下载地址】

人工智能前沿讲习·2023-01-30 08:33

#今日论文推荐#AAAI 2022 | 对抗攻击鲁棒的异质图神经网络

wwwsxn·2023-01-29 21:20

[Paper] || KGCN详解 Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender Systems

一句话总结：用GCN对KnowledgeGraph做ModelMotivation推荐系统中存在的问题用户-物品的交互数据非常稀疏冷启动问题（有新的item加入时，无法根据用户和这个item的历史记录做推荐

葵sunshine·2023-01-29 14:59

一文带你入门图机器学习

然后，我们简要介绍大家如何在图数据上学习，从神经网络以前的方法(同时我们会探索图特征)到现在广为人知的图神经网络(GraphNeuralNetwork，GNN)。

·2023-01-29 13:33

学习总结!!!

一RecommendationUnlearning代码复现（使用移动九天平台进行测试）复现了Rec-bpr模型和Rec-LightGCN在m1-1m数据上完场。。

初学者冲冲冲·2023-01-29 12:41

【推荐实践】大规模异构图召回在美团到店推荐广告的应用

智能推荐系统·2023-01-29 11:36

图神经网络中的过平滑问题

图神经网络图解指南图神经网络或简称GNN是用于图数据的深度学习(DL)模型。这些年来它们变得很热。

Imagination官方博客·2023-01-29 09:41

AAAI2021 | 图神经网络最新进展解读

作者：纪厚业，北京邮电大学，智源AAAI预讲会讲者近年来，图神经网络（GNN，GraphNeuralNetwork）逐渐成为人工智能领域的一大热门领域。

智源社区·2023-01-29 09:02

图网络与药物研发【图信号处理和GCN】

《深入浅出图神经网络》的笔记拉普拉斯矩阵与拉普拉斯算子的关系，拉普拉斯矩阵可以反映图信号的局部平滑度，Δx=Lx\Deltax=LxΔx=Lx图信号的总变差是一个标量，刻画了图信号的全局平滑度傅里叶变换

_森罗万象·2023-01-29 09:32

【论文笔记】特征点匹配网络 SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks 2019 论文笔记

MagicLeap,ETHZurich提出了特征点匹配网络SuperGlue，寻找两幅图像局部特征点之间的对应关系的神经网络，该网络使用图神经网络预测损失。

phy12321·2023-01-28 16:49

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