图神经网络GCN 第41页

【Transformer 练习】点分类任务（单步+整合code）

目录一、各部分code以及输出1.1数据集下载与查看1.2试试应用传统全连接层1.3每轮的训练，损失值输出1.4准确率计算1.5将全连接层替换为GCN层1.6训练GCN模型，准确率计算二、完整code整合一

追光者♂·2022-12-25 08:23

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

深入理解时空图卷积（ST-GCN）

深入理解时空图卷积（ST-GCN）整体描述空间上的图卷积举个例子回归ST-GCN时间上的卷积前言：本文试图从代码角度解读ST-GCN（不包含图卷积理论知识），希望对研究行为识别的同学有所帮助，不正确的地方请指正

秃头·李·2022-12-25 08:19

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

时空图卷积神经网络（st-gcn）论文解读

下面是博主认为解读st-gcn论文里两篇写的非常不错的文章，特此摘录下来以飨读者。

小小谢先生·2022-12-25 08:49

第四课.图时空网络

目录行为识别与分析时空图卷积网络ST-GCN计算过程结合分区策略动作-结构图卷积网络行为识别与分析行为识别与分析即HumanActivityRecognition或HumanBehaviorRecognition

tzc_fly·2022-12-25 08:18

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

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

面向动态交通流预测的双流图卷积网络

米朵儿技术屋·2022-12-24 23:15

【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

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

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

graph学习，GNN综述

GCN本质目的是提取拓扑图的空间特征。

BJ小福星·2022-12-24 20:24

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

图卷积神经网络学习笔记

图卷积神经网络学习笔记前言整体看待从卷积、CNN、GCN的关系来切入GNN与GCN的关系图的特征图的特征分析特征提取方式spectraldomainGCN的特征提取方式从拉普拉斯矩阵的特征分解开始Graph

四十不嚯·2022-12-24 17:51

GCN图卷积网络笔记

GCN图卷积网络笔记前言一、CNN和GCN？

ㄣ知冷煖★·2022-12-24 17:51

ChebNet与GCN 总结笔记

GCN来源于对ChebNet的进一步简化与近似，即Cheb滤波器在K=1时的近似，所谓一阶近似。他们都属于在频域上定义的图卷积网络。

积_木·2022-12-24 17:18

图卷积神经网络（GCN）论文笔记与Geometric源码解释

文章目录引言理论推导通俗理解GCN谱图卷积的一阶近似——GCN逐层线性模型半监督节点分类4GeometricGCNConv源码【参考文献】：1.SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS

十里清风·2022-12-24 17:18

图卷积神经网络（GCN）学习笔记

参考材料图卷积网络GCN详细介绍（强烈推荐！！！）

小郁同学·2022-12-24 17:47

PaperNotes(17)-图卷积神经网络GCN-笔记

图卷积神经网络GCN-笔记1.卷积是什么2.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

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

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

阅读文献一

为了克服这一弱点，我们提出了一种基于图卷积网络(GCN)

李同学的笔记·2022-12-24 16:15

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。

镰刀韭菜·2022-12-24 12:24

被审稿人吐槽没有novelty！深度学习方向怎么找创新点？

在ICLR（国际表征学习大会）2022所收录的论文中，从投递数量最高的50个关键词就可以看出，强化学习、图神经网络等深度学习相关的技术研究是当下的研究热门，论文投递数量高居榜首。

计算机与软件考研·2022-12-24 11:22

《HyVulDect: A hybrid semantic vulnerability mining system based ongraph neural network》阅读笔记

HyVulDect:一种基于图神经网络的混合语义漏洞挖掘系统1.相关知识1.1污点分析技术1.1.1基本原理定义：污点分析可以抽象为一个三元组的形式，其中sources：污点源，代表直接引入不受信任的数据或机密数据到系统中

丙戌年1101·2022-12-24 10:33

【异构图-＞精读】Heterogeneous Graph Attention Network

异构性和丰富的语义信息给异构图的图神经网络设计带来了极大的挑战。

小明2766·2022-12-24 10:27

卷积层数据放大_Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecast...

提出模型：Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks(STGCN)。

芒果绵绵冰·2022-12-24 10:51

2018 Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting

2018[STGCN]Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting这是一篇比较早的文章了

小卜妞~·2022-12-24 10:50

图神经网络资料整理

参考资料文献书籍视频网站代码实现3个概念图嵌入(GraphEmbedding)-GE图神经网络-GNN图卷积-GCN文献TheGraphNeuralNetworkModel(图神经网络)最原始的图神经网络模型

不知道叫啥好一点·2022-12-24 10:20

EvolveGCN:动态图的参数演化图卷积网络 AAAI2020

EvolveGCN:EvolvingGraphConvolutionalNetworksforDynamicGraphs论文链接.Abstract由于深度学习在欧几里得数据中的广泛应用，图表示学习重新成为一个趋势

goto_past·2022-12-24 10:20

SGCN：具有结构化图卷积网络用于推荐系统（SIGIR2021）

摘要：图卷积网络(GCN)在协同过滤方面非常强大,它的关键组成部分是邻域聚合机制提取用户和项目的表示。然而，现实世界的用户-项目图通常是不完整和嘈杂的。

Lisa_is_cute·2022-12-24 08:44

2020-SIGIR- Lightgcn: Simplifying and powering graph convolution network for recommendation

LightGCN当前RS中的GCN工作没有进行彻底的消融实验，本文实验发现GCN的两项设计**[特征转化]和[非线性激活函数]**不适用于协调过滤。

Dive_·2022-12-24 08:13

Simplifying Graph Convolutional Networks

背景对图神经网络的简化，WUF,ZHANGT,JR.AHS,etalSimplifyingGraphConvolutionalNetworks.ICML模型SGCN(SimplifyingGraphConvolutionalNetworks

Starry memory·2022-12-24 08:11

论文翻译 SGCN:Sparse Graph Convolution Network for Pedestrian Trajectory Prediction 用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络

SGCN:SparseGraphConvolutionNetworkforPedestrianTrajectoryPrediction用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络行人轨迹预测是自动驾驶中的一项关键技术

Sun_ZD·2022-12-24 08:39

Signed Graph Convolutional Network论文阅读笔记

在SGCN算法中，利用平衡理论在各个层之间聚合和传播信息。设计SGCN的难点在于：因为负向边与正向边本质上是不同的，如何正确地处理负向边？如何在同一个模型里边联合正向边和负向边来学习节点表征。

SXxtyz·2022-12-24 08:09

MAD-SGCN: Multivariate Anomaly Detection with Self-learning Graph Convolutional Networks

当今的信息物理融合系统(cps)是大型且复杂的数据密集型系统。为了准确、及时地检测可能发生的入侵或故障，需要对大量相互连接的传感器和执行器产生的数据进行持续监测和分析。近年来，基于深度学习的多变量时间序列无监督异常检测技术被提出，用于检测CPSs攻击。然而，目前的方法要么受限于其表示学习方法，无法同时有效地编码时间和空间信息，要么无法在没有明确了解不同变量或传感器之间的内部关系的情况下容易扩展到其

西西弗的小蚂蚁·2022-12-24 08:39

Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting 论文笔记

Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting论文笔记-----GCN在交通领域的应用

circle_yy·2022-12-24 06:41

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