图神经网络GCN

图神经网络学习6

基于图神经网络的图表征学习方法图表征学习要求在输入节点属性、边和边的属性（如果有的话）得到一个向量作为图的表征，基于图表征进一步的我们可以做图的预测。本文以一个经典的同构网络GIN来举例。
to2·2023-01-14 15:46

【GIN】

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。
ZELR·2023-01-14 15:46

DGL踩坑留念

无论采取什么方法都不能使得准确度继续上升，模型如下：importtorch.nnfromtorch.nnimportModule,ReLU,Dropoutfromdgl.nn.pytorchimportGraphConvclassGCN_Mod
kun996·2023-01-14 15:46

task6 基于图神经网络的图表示学习

基于图神经网络的图表示学习引言GINGINNodeEmbeddingModuleWLTest作业参考文献引言图表示学习在图任务占据了十分重要的位置。我们一般在先图节点的表征，然后再通过图池化的方法。
EZaaEZ·2023-01-14 15:45

论文笔记《DeepTective》

DeepTective:DetectionofPHPVulnerabilitiesUsingHybridGraphNeuralNetworks∗摘要1简介2模型概述2.1预处理2.2GRU2.3GCN2.4Classification3DATTASETS3.1SARD3.2GIT4EXPERIMENTS4.1
炎凰先生·2023-01-14 09:36

dgl-02 gcn

目录GCN代码实现GCN为什么需要gcn之前的cnn无法处理非欧式距离的数据而非欧式距离的数据（比如拓扑结构，网络结构）在现实中是一种广泛存在的数据结构GCN原理比较多的是从谱域来解释，关于怎么从二维卷积到图卷积
Evangelion-02·2023-01-14 09:29

基于图卷积网络的测量与先验知识相结合的故障诊断方法

GraphConvolutionalNetwork-BasedMethodforFaultDiagnosisUsingaHybridofMeasurementandPriorKnowledgeAbstractIntroductionPreliminaryA.GraphConvolutionNetworkB.MainStepofFaultDiagnosisBasedonGCNGCN-SAMeth
不知名高校研究生·2023-01-14 08:36

手把手安装GNN必备库 —— pytorch_geometric

0BackGroundGNN：图神经网络，由于传统的CNN网络无法表示顶点和边这种关系型数据，便出现了图神经网络解决这种图数据的表示问题，这属于CNN往图方向的应用扩展。
clarkjs·2023-01-14 08:30

GNN实战——KarateClub数据集

GNN：graphneuralnetwork图神经网络，是⼀种连接模型，通过⽹络中节点之间的信息传递(messagepassing)的⽅式来获取图中的依存关系(dependenceofgraph)，GNN
clarkjs·2023-01-14 08:55

networkx 转deepsnap raise TypeError(f“Unknown type {key} in edge attributes.“)

最近在学习图神经网络，在按照官方文档构建networkx带权网络后，试图将其转为deepsnap网络，却出现了以下报错：File"/home///Deep-reinforcement-learning-with-pytorch
IdolPhint·2023-01-14 07:36

PyG搭建R-GCN实现节点分类

目录前言数据处理模型搭建1.前向传播2.反向传播3.训练4.测试实验结果完整代码前言R-GCN的原理请见：ESWC2018|R-GCN：基于图卷积网络的关系数据建模。
Cyril_KI·2023-01-14 06:49

PyG搭建R-GCN实现链接预测

目录前言1.数据处理2.R-GCN链接预测2.1负采样2.2模型搭建2.3模型训练/测试前言关于链接预测的介绍以及链接预测中数据集的划分请参考：链接预测中训练集、验证集以及测试集的划分(以PyG的RandomLinkSplit
Cyril_KI·2023-01-14 06:49

PyG搭建GNN实现链接回归预测

前言前面写了一些有关GNN的各种图任务，主要是节点分类以及链接预测：PyG搭建GCN前的准备：了解PyG中的数据格式PyG搭建GCN实现节点分类（GCNConv参数详解）PyG搭建GAT实现节点分类PyG
Cyril_KI·2023-01-14 06:18

Caj论文转pdf（带书签目录）

方法二书签制作软件PdgCntEditor把论文拖进软件中，手动复制目录页，粘贴进来进行相应处理，具体见博文：PdgCntEditor+pdf-bookmark实现给pdf添加书签_南七行者的博客-CS
Chyt24·2023-01-14 03:20

特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：基于图神经网络的商品异构实体表征探索

相关文章项目链接：特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：优酷领域知识图谱为例特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：文娱知识图谱构建之人物实体对齐
汀、·2023-01-13 18:54

2018-GCNs for human activity purpose imputation from gps_based trajectory data

[1]MartinH,BucherD,SuelE,etal.Graphconvolutionalneuralnetworksforhumanactivitypurposeimputationfromgps-basedtrajectorydata[J].2018.文章目录`摘要``1IntroductionandRelatedWork``2DataandMethods``2.1Data``2.2Me
yuemo3353009·2023-01-13 16:09

pytorch导入自定义数据集

最近刚学图神经网络，数据集导入折腾了很久，终于开窍了一点。
蒽，开心(∩_∩)·2023-01-13 15:21

图神经网络

前言图神经网络（GCNS)分为了五类，图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks）、图注意力网络（GraphAttentionNetworks）、图自编码机（GraphAuto-encoder
我其实一直都在·2023-01-13 15:34

神经网络作图工具下载,神经网络和图神经网络

有什么神经网络结构图的画图工具值得推荐吗？推荐一下LaTex自带的tikz。较为显著的优势：(1)定义简洁，上手容易;(2)天生的公式支持;(3)修改和编译方便，免去了反复生成、插入的步骤。tensorflow，你把graph搭建好之后，把graph传到tenaorboard里面，就会有非常非常非常详细的图，当然前提是你代码不能太烂…其实ppt也是个很好的工具(虽然不能算是画图工具)，配合Acro
普通网友·2023-01-13 13:25

神经网络和图神经网络,神经网络的图怎么画

神经网络（深度学习）的几个基础概念从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层
普通网友·2023-01-13 13:13

基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究（完整代码+数据）

基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究。
甜辣uu·2023-01-13 12:54

#今日论文推荐#亚马逊团队使用受物理启发的图神经网络，解决组合优化等问题

#今日论文推荐#亚马逊团队使用受物理启发的图神经网络，解决组合优化等问题组合优化问题在科学和工业中普遍存在。
wwwsxn·2023-01-13 11:06

【GNN】图神经网络发Nature子刊，却被爆比普通算法慢104倍，质疑者：灌水新高度？

GNN是近年来非常火的一个领域。最近，一篇Nature子刊论文提出了一种用GNN解决组合优化问题的方法，并声称该GNN优化器的性能与现有的求解器相当，甚至超过了现有的求解器。不过，这篇论文引来了一些质疑：有人指出，这个GNN的性能其实还不如经典的贪心算法，而且速度还比贪心算法慢得多（对于有一百万个变量的问题，贪心算法比GNN快104倍）。所以质疑者表示，「我们看不出有什么好的理由用这些GNN来解决
一个路过的AI罢了·2023-01-13 11:05

步入2021，大热的GNN会在哪些应用领域大展拳脚呢？

图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，现已被广泛应用到各个领域。在本文中，机器学习研究科学家SergeiIvanov盘
PaperWeekly·2023-01-13 11:34

神经网络调优全过程模拟,图神经网络 组合优化

1、TensorFlow神经网络调优？训练集73%应该不够吧（笑）先进一步拟合数据，让网络变得更深及更宽，具体可以的话128个节点可以继续加大，两层网络可以继续加深，以及选取更小的学习率（0.01或者1e-4，1太可怕了）等到可以拟合数据了以后，再调节过拟合的问题，具体来说使用dropout、正则化参数、提前终止等谷歌人工智能写作项目：小发猫2、BP神经网络原理人工神经网络有很多模型，但是日前应用
aifans_bert·2023-01-13 11:04

anaconda prompt中cd到指定目录

文章目录prompt中错误cdprompt中正确cdprompt中错误cdcdD:\data\GCN\gcn-master可以看到红色圈出的部分没有到指定目录prompt中正确cdcd/dD:\data
plasma-deeplearning·2023-01-13 11:04

【论文翻译】一种基于注意的异构结构学习图神经网络

一种基于注意的异构结构学习图神经网络摘要本文主要研究异构信息网络（HIN）的图表示学习，其中各种类型的顶点通过各种关系连接。现有的方法大多是通过元路径修正齐次图嵌入模型，以学习HIN的低维向量空间。
Mrong1013967·2023-01-13 10:13

基于神经网络的图像分类,神经网络识别图像原理

图神经网络是什么？谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创超大规模图神经网络系统真的可以实现赋予机器常识吗？机器学习是人工智能的一个分支写作猫。
快乐的小荣荣·2023-01-13 10:13

技术干货 | 推荐效果提升2.48%，MindSpore图神经网络BGCF详解！

本篇属于MindSpore图神经网络模型系列，主要分享MindSpore原创图神经网络BGCF，十分欢迎各位一起探讨图神经网络算法的发展以及之后的应用场景。
昇思MindSpore·2023-01-13 10:42

图神经网络及其自监督学习

图神经网络是2017年兴起的研究方向，主要作用是利用节点aggregate的方式将每个节点的其他的邻居的信息聚合到自己的节点。
AITIME论道·2023-01-13 10:42

图神经网络在推荐系统的应用！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货内容：推荐系统、图神经网络在“精准推荐者得民心”的今天，推荐系统已成为各大互联网公司的标配。
Datawhale·2023-01-13 10:42

基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究（完整代码+数据）

基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究。
数学是算法的灵魂·2023-01-13 09:41

#今日论文推荐# 可信图神经网络综述：隐私，鲁棒性，公平和可解释性

#今日论文推荐#可信图神经网络综述：隐私，鲁棒性，公平和可解释性对于可信图神经网络（TrustworthyGraphNeuralNetworks）在隐私（privacy），鲁棒性（robustness）
wwwsxn·2023-01-12 22:43

可信图神经网络综述：隐私，鲁棒性，公平和可解释性

©作者|戴恩炎，赵天翔，王苏杭单位|宾夕法尼亚州立大学对于可信图神经网络（TrustworthyGraphNeuralNetworks）在隐私（privacy），鲁棒性（robustness），公平（fairness
PaperWeekly·2023-01-12 21:12

7 Papers & Radios | ICCV 2021获奖论文，MIT华人团队解决持续70年的数学难题

目录：RevitalizingCNNAttentionsviaTransformersinSelf-SupervisedVisualRepresentationLearningPixel-PerfectStructure-from-MotionwithFeaturemetricRefinementDeepNeuralNetworksandTabula
机器学习社区·2023-01-12 17:34

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Compressing Deep Graph Neural Networks via Adversarial Knowledge Distillation

通过对立知识蒸馏压缩深度图神经网络摘要深度图神经网络(GNNs)已被证明对图结构数据的建模具有表达能力。然而，深度图模型的过度堆积的体系结构使得在移动或嵌入式系统上部署和快速测试变得困难。
乱搭巴士·2023-01-12 13:33

【Paper】Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification

（2）由于在所有数据上都要构造邻接矩阵，传统的GCN计算量很大，特别是在大规模的遥感问题上。本文贡献GCNs超越了网格采样的局限性，并成功地应用于不规则（或非网格）数据的表示和分析。
pangpd·2023-01-12 12:11

【Paper】Nonlocal Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification

（其实就是作者看了GCN半监督分类的优势）3.工作提出一种non
pangpd·2023-01-12 12:11

【Paper】Multiscale Dynamic Graph Convolutional Network for Hyperspectral Image Classification

GCN为了克服这一缺点，我们考虑将最近提出的图卷积网络（GCN）用于高光谱图像分类，因为它可以对任意结构的非欧几里德数据进行卷积，并且适用于由图拓扑信息表示的不规则图像区域。
pangpd·2023-01-12 12:10

文献阅读记录：Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification

CNN和GCN的对比GCN的相关paperShahrakiandPrasad[33]proposedtocascade1-DCNNsandGCNsforHSimageclassification.CNN
Flying Stone·2023-01-12 12:40

【论文阅读笔记】Graph Convolutional Networks for Text Classification

目录1原文2针对问题3模型/方法3.1TextGCN4实验结果5讨论6结论1原文GraphConvolutionalNetworksforTextClassification源码2针对问题文本分类是自然语言处理中一个常见的基础问题
月满星沉·2023-01-12 12:09

图卷积神经网络--Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification

除了网格采样的局限性，最近提出了图卷积网络（GCN），并成功地应用于不规则（或非网格）数据的表示和分析。在本文中，我们从HS图像分类的角度对CNN和GCN（定性和定量）进行了深入研究。
你这个代码我看不懂.·2023-01-12 12:39

图神经网络入门(理论篇)

图神经网络(GNN)图神经网络是一种专门用于处理图结构或网络结构数据的神经网络模型，它的核心思想是基于每个节点的邻接节点的表征信
胡小白的数据科学之路·2023-01-12 11:24

GNN、GCN、GAT关系

图神经网络GraphNeuralNetwork(GNN)参考文献：图神经网络GraphNeuralNetwork(GNN)最早期的图神经网络GraphNeuralNetwork，简称GNN。
有梦想的鱼·2023-01-12 11:17

【图神经网络】图神经网络(GNN)学习笔记：GAT

图神经网络GNN学习笔记：图注意力网络GAT图注意力网络简介注意力机制是什么？
镰刀韭菜·2023-01-12 11:08

对 GCN, Transformer, XLNet, ALBERT, CRF 等技术仍然一知半解？再不学习就 OUT 了！

谷歌Lab近日发布了一个新的预训练模型"ALBERT"全面在SQuAD2.0、GLUE、RACE等任务上超越了BERT、XLNet、RoBERTa再次刷新了排行榜！ALBERT是一种轻量版本的BERT，利用更好的参数来训练模型，但是效果却反而得到了很大提升！ALBERT的核心思想是采用了两种减少模型参数的方法，比BERT占用的内存空间小很多，同时极大提升了训练速度，更重要的是效果上也有很大的提升！
weixin_38753422·2023-01-12 10:43

劝你别再闷头自学NLP了！！！请收下这套自然语言处理(NLP)算法学习路线！

于是很多人欲转行NLP，原因是NLP技术近几年发展非常快，像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中，这也推动了NLP在产业中的持续落地，以及行业对相关人才的需求。
zenRRan·2023-01-12 10:11

【最新】2021年自然语言处理(NLP)算法学习路线！

像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术应运而生。我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。
我爱计算机视觉·2023-01-12 10:39

2021年，投身自然语言处理是否明智？

像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术应运而生。我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。
PaperWeekly·2023-01-12 10:07

最新！2021年自然语言处理(NLP)算法学习路线

像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术应运而生。我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。
Amusi（CVer）·2023-01-12 10:37
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