图神经网络GCN 第42页

比赛细节笔记总结

的思想，与ensemble的思想，加入很多层ensemble一下也算是集成模型res的思想一般是加比较好序列问题可以加入posembedding:an照transformer的方法加入embedding在gcn

不争而善胜·2022-12-24 01:14

m基于GNN图神经网络的目标匹配分析matlab仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述在一些应用领域数据可以自然而然地表示成图结构，包括蛋白质组学，图像分析，场景描述，软件工程，和自然语言处理。最简单的图结构包括单一节点和序列。但在一些应用中，信息组织在一些更为复杂的图结构中，比如树，非循环图或循环图中，数据关系开采已经成为归纳逻辑设计工作室许多研究的主题，并且近年来这项研究主题已经深化到诸多不

我爱C编程·2022-12-23 19:05

使用MindStudio进行Mindx模型st-gcn开发

1.1案例开发目标本图文案例通过复现MindXSDK口罩识别应用，详细展示了通过MindStudio进行MindXSDK应用开发的全流程，内容包含MindStudio部署安装、MindXSDK工程创建、动态骨架识别应用模型代码展示、pipeline功能介绍和Modelarts训练展示。1.2案例内容重点技术环节本图文案例重点分析和展示MindXSDK应用开发技术环节。安装MindXSDK软件包：在

Wangsong1995·2022-12-23 09:18

SIGIR‘22 推荐系统论文之多样性篇

AI算法札记·2022-12-23 07:59

图神经网络-学习日志1

“图-—Graph”是一种描述和分析具有交互关系的实体的通用语言。可以表示为图的数据：自然图/网络：社交网络、电子通信、金融交易、基因、蛋白质、大脑神经元图的特点：任意大小、任意复杂的拓扑结构没有网格或文本中的空间局部性通常动态并具有多模态特征演示学习：关于自动提取或学习图中特征将结点映射到d维嵌入、映射到d维向量，这样网络中的结点被嵌入到嵌入空间中我们将学习这个映射函数f|||1.Applica

小博Robert·2022-12-23 06:29

图神经网络-学习日志2

传统图表的机器学习：结点级别的预测任务链接级的预测结点是否连接图级预测对整个图进行预测假设：结点已经具有与它们相关联的某种类型的属性创建额外的功能来描述这个特定的结点是定位在网络的其余部分，以及定义了图的网络拓扑结构的额外的特征两种特征：结构特征描述结点的attributes和properties的特征传统机器学习管道：|||所以特征设计非常重要，直接影响预测的准确率。三种不同情况下的传统的特征设

小博Robert·2022-12-23 06:56

基于图数据库、图算法、图神经网络的 ID Resolution/ID Mapping 大数据分析方法与代码示例

本文首发于NebulaGraph公众号”本文是一个基于NebulaGraph上的图数据库、图算法、图神经网络的IDResolution/IDMapping方法综述，除了基本方法思想的介绍之外，我还给大家弄了可以跑的

图数据库NebulaGraph·2022-12-23 04:38

关系提取论文总结

文章目录1.模型总结1.1基于序列的方法1.2dependency-based（基于依赖的）(有图）1.2.2句间关系抽取1.5自动学习特征的方法1.4联合抽取模型1.6RNN/CNN/GCN用于关系提取

叶落叶子·2022-12-22 23:07

DeepFake学习记录（不更新了，该方向直接劝退）

“打假”：通过眨眼检测“deepfake”视频换脸（Face-swapping）OriginalDeepfakesFaceswap-GAN3DfaceFaceSwapFastFace-swapUsingCNN

kaidikake·2022-12-22 22:08

NeurIPS 2022 | 基于精确差异学习的图自监督学习

最近研究表明，图卷积网络(GCN)常对度小节

PaperWeekly·2022-12-22 21:01

NeurIPS 2022-10大主题、50篇论文总结

2672篇主要论文，63场研讨会，7场受邀演讲，包括语言模型、脑启发研究、扩散模型、图神经网络……NeurIPS包含了世界级的AI研究见解，本文将对NeurIPS2022做一个全面的总结。

deephub·2022-12-22 21:29

Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation

1.摘要 图神经网络(GNN)是一种强大的基于图的推荐系统学习方法。最近，结合对比学习的gnn在处理高度稀疏数据时，在数据增强方案的推荐方面表现出了优异的性能。

回锅肉炒肉·2022-12-22 14:48

webpack创建一个vue项目方法

输入如下命令：npminstall-gcnpm--registry=http:

bingmo_·2022-12-22 08:44

【2019/SDM】Deep Anomaly Detection on Attributed Networks

202012271139.html文章链接：http://www.public.asu.edu/~kding9/pdf/SDM2019_Deep.pdf源码链接：https://github.com/kaize0409/GCN_AnomalyDetectionTL

梦家·2022-12-22 07:40

SR-GNN中文翻译 Session-based Recommendation with Graph Neural Networks

樊坤志·2022-12-22 06:01

Session-based Recommendation with Graph Neural Networks ----2019AAAI

为了获得准确的项目嵌入，并考虑到项目的复杂过渡，我们提出了一种新的方法，即基于会话的图神经网络推荐(SR-GNN)，简称SR-GNN。在该方法中，会话序列被建模为图形化数据。在会话图的基

农场主·2022-12-22 06:58

论文研读：SuperGlue vs. LoFTR

在提取出特征点后，我们通过图神经网络生成匹配代价矩阵，并求解最优匹配矩阵，以获得全局最优的匹配结果。图神经网络简介在讨论GNN之前，让我们先了解一下什么是图(Graph)。

怎么有情绪啦·2022-12-22 03:44

【图机器学习】图神经网络入门（一）谱图理论

目录1前言2定义3从运动的角度理解特征值和特征向量4谱图理论4.1拉普拉斯矩阵4.2拉普拉斯矩阵的性质4.3谱分解5参考文献1前言作为图神经网络的学习基础，谱图理论在图神经网络的基础学习中显得尤为重要

一穷二白到年薪百万·2022-12-21 18:06

图卷积神经网络的数学原理——谱图理论和傅里叶变换初探

MathofGCN一、warmup1.GraphvsImage①Graph是相比于Image更加广义的一种拓扑结构。②Image是Grape在欧式空间的一种特例。

請叫我做雷锋·2022-12-21 18:35

图神经网络中的谱图理论基础

一、图的拉普拉斯矩阵拉普拉斯算子拉普拉斯算子（LaplaceOperator）是为欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度的散度，可以写作Δ,∇2,∇⋅∇\Delta,\nabla^{2},\nabla\cdot\nablaΔ,∇2,∇⋅∇这几种形式。如果函数fff是二阶可微的实函数，则fff的拉普拉斯算子可以写作：Δf=∇2f=∇⋅∇f\Deltaf=\nabla^{2}f=\nabla\c

酷酷的群·2022-12-21 18:33

图傅立叶变换的理解及例子

目录前言GFT流程GFT例子前言本文是图神经网络系列的一部分内容，主要对图傅立叶变换(GraphFourierTransform,GFT)进行讲解，用公式梳理了GFT的流程并举一个例子便于理解。

November丶Chopin·2022-12-21 18:02

拉普拉斯矩阵特征向量的几个关键性质证明

=PT代码验证标准化的拉普拉斯矩阵公式性质证明性质1:对称性(symmetric)性质2:半正定(positive-semidefinite)性质3:特征值范围介于0和2之间代码验证前言在读kipf-GCN

November丶Chopin·2022-12-21 18:31

论文浅尝 | KR-GCN: 知识感知推理的可解释推荐系统

论文作者：马婷，中国科学院信息工程研究所直博生动机抽取并利用知识图谱(KG)中的多跳关系路径可以提高推荐系统的性能，并提供可解释性。然而，现有的工作仍面临着两个主要的挑战：用户偏好的错误传播和模型的弱解释性。提取并利用用户物品对之间的所有路径会引入不相关的路径，从而导致用户偏好的错误传播。尽管定义元路径在一定程度上可以缓解错误传播问题并提供一定的解释性，但模型的性能将严重依赖于预定义的元路径；最近

开放知识图谱·2022-12-21 17:40

NeurIPS 2022｜探明图对比学习的“游戏规则”：谱图理论视角

©作者|刘念,王啸单位|北邮GAMMALab研究方向|图神经网络论文标题：RevisitingGraphContrastiveLearningfromthePerspectiveofGraphSpectrum

PaperWeekly·2022-12-21 17:03

VisionPro 常用工具介绍

VisionPro常用工具介绍所有工具大纲VisionPro基础工具CogImageFileTool工具CogPMAlignTool工具CogCNLSearchTool工具(也是一种特征匹配工具)CogBlobTool

HammerHe·2022-12-21 13:26

vision应用教程中文版

VisionPro工具项次分类名称功能SOP是否完成1无分类CogAcqFifoTool从相机获取图像ˇ2CogBlobTool斑点找寻工具ˇ3CogCaliperTool卡尺工具，用于找单边或边缘对ˇ4CogCNLSearchTool

Steven_eleven·2022-12-21 13:24

图神经网络框架DGL使用记录

最近跟着导师学图神经网络，开始看论文搭模型跑代码，用的DGL框架，一开始不熟悉这个框架被坑的有点惨，特此记录一下使用情况，避免其他学习的同学踩坑。

Guapifang·2022-12-21 13:22

创建图神经网络的Pycharm项目

前面安装了anaconda，在anaconda创建虚拟环境PyG，并在PyG中安装了pytorch和pytorch的图几何计算的包，今天在Pycharm中创建一个项目，解释器就用前面PyG中的解释器。1创建项目打开PyCharm，点击file->newproject，弹出如下对话框这里需要注意，解释器不要去新建，因为之前我们已经在anaconda中创建一个虚拟环境，去选择那个解释器就可以了。点击A

·2022-12-21 10:50

Meta-Learning Based Knowledge Extrapolation for Knowledge Graphs in theFederated Setting

基于采样任务，我们元训练了一个图神经网络框架，该框架可以基于结构信息和输出嵌入为不可见组件构建特征。实验结

小蜗子·2022-12-21 04:36

图神经网络12-分子指纹GCN：Neural FPs

1NeuralFPs论文简介论文：ConvolutionalNetworksonGraphsforLearningMolecularFingerprints图卷积网络用于学习分子指纹链接：http://arxiv.org/pdf/1509.09292.pdf作者：DavidDuvenaud†,DougalMaclaurin†,JorgeAguilera-Iparraguirre(哈佛大学)来源：N

致Great·2022-12-21 03:30

并行超算云直连SSH，Pycharm运行ST-GCN

并行超算云环境配置写在了下面的文章中并行超算云环境配置_Eric加油学！的博客-CSDN博客Pycharm远程服务器环境配置并行超算云环境配置_Eric加油学！的博客-CSDN博客PycharmSSH直连运行代码首先本机打开自己要运行的代码文件夹，根据上面的配置先配置好本机和服务器的环境，然后Tools---》StartSSHSession然后打开终端，一开始其实是处于你自己的base环境，我们需

Eric加油学！·2022-12-21 02:47

GNN-图卷积模型-2017：GraphSAGE【消息传递（前向传播）：聚合+更新】【聚合函数：lstm/pool】【训练更新函数参数】【不全图卷积，每次采样一批节点来卷积训练】【归纳式】【同质图】

5.缺点：邻域大小不可变2、GraphSAGE(SAmpleandaggreGatE)意义1.图卷积神经网络最常用的几个模型之一（GCN，GAT

u013250861·2022-12-21 00:21

GNN手写字体识别java_深度之眼Paper带读笔记GNN.09.GGNN

文章标题：GatedGraphSequenceNeuralNetworks门控序列图神经网络(GGNN)作者：YujiaLi∗&RichardZemel单位：DepartmentofComputerScience

Mn孟·2022-12-21 00:21

GNN Algorithms(2): GCN, Graph Convolutional Network

目录GCNAlgorithmBackground传统卷积公式：在graph上不行定义GraphFourier传统Fouriertransformation传统InverseFouriertransformation

天狼啸月1990·2022-12-21 00:50

论文解读7——Graph Attention Networks（GAT）

目录1、文章贡献2、GAT优点3、GAT结构1、文章贡献提出了图注意力网络GAT，通过引入注意力机制计算出每个节点和与之相关联节点间的重要性系数，从而解决GCN中对每个节点同等重要的问题。

对流层的酱猪肘·2022-12-20 17:07

行为识别简述

3.1.1时空关键点（space-timeinterestpoints）3.1.2密集轨迹（dense-trajectories）3.2基于深度学习的方法3.2.13D卷积网络（C3D）3.2.2图卷积网络（GCN

你饿了嘛？？·2022-12-20 15:11

图神经网络推荐方向--论文代码读记

前言这篇作为自己读论文代码过程中一些简单的代码备忘读记吧，方便查阅。一、torch.cat()、torch.stack()拼接张量：torch.cat()、torch.stack()torch.cat(inputs,dimension=0)→Tensor在给定维度上对输入的张量序列seq进行连接操作举个例子：>>>``import``torch``>>>x``=``torch.randn(``2`

一个追逐自我的程序员·2022-12-20 14:21

FeSoG论文笔记

1动机冷启动问题：融合社交信息；图神经网络：从用户-项目交互中学习到编码信息；联邦学习：隐私保护面临的问题及解决思路：异构性：用户-项目交互的评分信息+社交网络（用户-用户之间的关系），FeSoG利用关系注意力机制和信息聚合来处理异构性

HenrySmale·2022-12-20 14:48

基于图神经网络的对抗攻击 Nettack: Adversarial Attacks on Neural Networks for Graph Data

因此，我们需要研究对图神经网络的攻击和防御，在我们真正部署一个模型前，应

苏打呀·2022-12-20 14:46

论文阅读：ICLR 2020 图神经网络论文

论文阅读：ICLR2020图神经网络论文目录论文阅读：ICLR2020图神经网络论文1.ContrastiveLearningofStructuredWorldModels1.1问题场景1.2挑战1.3

南有芙蕖·2022-12-20 14:15

论文阅读：SynGCN

在本文中，我们通过提出SynGCN来克服

小粥铺·2022-12-20 14:05

论文阅读：基于图神经网络的分类法自动更新模型

在我们的模型中，目标是训练一个图神经网络模型，该模型可以有效地将新添加术语与现有术语之间的边分类为三种类型：真正的下位词-上位词关系、转导下位词-上位词关系和

小粥铺·2022-12-20 14:05

【论文阅读】时序动作检测系列论文精读（2019年）

拟解决问题贡献——创新实现流程详细方法2.MGG:Multi-granularityGeneratorforTemporalActionProposal论文目的——拟解决问题贡献——创新实现流程详细方法3.P-GCN

三木今天学习了嘛·2022-12-20 12:55

GTN-Graph Transformer Network 图变换网络 NeurIPS2019

来源：NeurIPS2019论文链接代码链接摘要图神经网络（GNNs）在图表示学习中得到了广泛的应用，实现了节点分类和连接预测等任务的最佳性能。

BUAA～冬之恋·2022-12-20 10:42

GNN-图卷积模型-2019：GTN【Graph Transformer Networks】【异质图】

摘要：图神经网络在图的表示学习中得到了广泛的应用，在节点分类和链路预测等任务中取得了很高的性能。然而，大多数现有GNNs的设计目的是学习固定和齐次图上的节点表示。

u013250861·2022-12-20 10:12

【论文解读 NIPS 2019 | GTNs】Graph Transformer Networks

代码链接：https://github.com/seongjunyun/Graph_Transformer_Networks文章目录1摘要2引言3模型3.1定义3.1.1异质图3.1.2元路径3.1.3GCN3.2

byn12345·2022-12-20 10:35

【图神经网络论文整理】（七）—— Graph Transformer Networks：GTNs

作者信息：SeongjunYun,MinbyulJeong,RaehyunKim,JaewooKang,HyunwooJ.Kim论文来源：NeuralInformationProcessingSystems(NeurIPS),2019论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.06455本文介绍的论文是《GraphTransformerNetworks》。该篇文章作者提出了一个

Bi 8 Bo·2022-12-20 10:34

【论文笔记】变化检测2

目录1.ChangeDetectionfromaStreetImagePairusingCNNFeaturesandSuperpixelSegmentation（2015）2.ChangeDetectionBasedonDeepSiameseConvolutionalNetworkforOpticalAerialImages

m0_61899108·2022-12-20 07:32

国科大.高级人工智能.2022期末考试真题回忆版

图神经网络因果中的条件独立性判断GANtanh的曲线哪一个是时序差分？

乔卿·2022-12-19 16:07

从零开始学习图神经网络 - Data类和Datasets的基本使用

Data类——PyG中图的表示及其使用torch_geometric.data.DataPyG-01数据预处理-torch_geometric.data.Data#Data类的构造函数classData(object):def__init__(self,x=None,edge_index=None,edge_attr=None,y=None,**kwargs):pass从上面代码可以看到:x(Te

兀坐晴窗独饮茶·2022-12-19 13:24

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