图结构

机器学习笔记之概率图模型(十)因子图

机器学习笔记之概率图模型——因子图引言回顾：图结构相关思想因子图因子图的特点引言本节针对精确推断之变量消去法中出现的存在环结构概率图的情况，介绍因子图(FactorGraph)，其主要将带环的无向图结构转化为因子图结构
静静的喝酒·2022-12-04 17:38

虚假新闻检测论文阅读（二）：Semi-Supervised Learning and Graph Neural Networks for Fake News Detection

论文标题：Semi-SupervisedLearningandGraphNeuralNetworksforFakeNewsDetection论文来源：IEEE2019#基于新闻文本、#半监督、#图结构一
Quinn-ntmy·2022-12-04 10:14

Keras深度学习高级（四）

的回调函数在训练过程中监控模型，并根据模型状态采取行动使用TensorBoard将模型可视化什么是批标准化、深度可分离卷积和残差连接为什么应该使用超参数优化和模型集成第一部分Keras的函数式API一、从线性结构到图结构
東方海竹·2022-12-04 09:36

推荐系统中的各个模型对比学习损失InfoNCE的具体实现方法

1、SGL写法（Self-supervisedGraphLearningforRecommendation）SGL使用的是基于图结构扰动的数据增强方式，他给每一个节点都建立了augmentedviews
smile_point·2022-12-03 16:29

序列模型-NLP和词嵌入

Skip-gram：所做的是在语料库中选定某个词（Context）,随后在该词的正负10个词距内取一些目标词(Target)与之配对，构造一个用Context预测输出为target的监督学习问题，训练一个如下图结构的网络
weixin_34132768·2022-12-03 08:01

web登录注册页面

目录web登录注册页面效果图结构图Java代码User.javaUserMapper.javaIndexServlet.javaRegisterServlet.javaDButil.javaxml配置文件
张宜强·2022-12-02 21:41

图上的机器学习系列-聊聊DeepWalk

但一个社交网络的图结构呢？每一个点该如何进行数学表达，才能在
a_step_further·2022-12-02 14:44

图神经网络简介

目录一、不同类型的数据如何以图的形式保存二、图结构可以处理的问题三、图机器学习的挑战四、图神经网络一、不同类型的数据如何以图的形式保存1.用图来表示图像图像是具有色彩通道的矩形网格，它通常由长、宽以及色彩通道数三部分组成
xiaopihaierletian·2022-12-02 12:02

从零构建知识图谱-第二章知识图谱技术体系

METHONTOLOGY法二、知识抽取与知识挖掘1.知识抽取（1）来源（2）任务2.知识挖掘（1）实体链接与消歧（2）知识规则挖掘三、知识存储与知识融合1.知识存储编辑（1）基于表结构的知识存储（2）基于图结构的知识存储
秃头女孩の日记·2022-12-01 08:10

Machine Learning with Graphs:Part1

主要挑战是发现表示和编码图结构的途径，以便机器学习模型易
apche CN·2022-11-30 23:20

大数据导论期末复习题

D（A）针对大规模数据的批量处理（B）针对大规模图结构数据的处理（C）大规模数据的存储管理和查询分析（D）针对流数据的实
不是小卜ò·2022-11-30 20:54

Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems

基于图卷积神经网络的web规模推荐系统摘要图结构数据的深度神经网络的最新进展，给推荐系统基准测试带来了先进的性能。
怀怀怀怀·2022-11-30 15:48

【图神经网络论文整理】（十）—— How Powerful are Graph Neural Networks?：GIN

作者提出了一个新的图神经网络框架GIN来捕捉图结构信息
咕 嘟·2022-11-30 15:50

干货！基于生成对抗图网络的不平衡网络嵌入

介绍了一种新的图结构数据生成器GraphGener
AITIME论道·2022-11-30 11:10

PGL图学习之基于UniMP算法的论文引用网络节点分类任务[系列九]

项目链接：PGL图学习之基于UniMP算法的论文引用网络节点分类任务[系列九]1.常规赛：图神经网络入门节点分类介绍（1）赛题介绍图神经网络（GraphNeuralNetwork）是一种专门处理图结构数据的神经网络
汀、·2022-11-30 11:39

PGL图学习之基于UniMP算法的论文引用网络节点分类任务[系列九]

算法的论文引用网络节点分类任务[系列九]](https://aistudio.baidu.com/ai...)1.常规赛：图神经网络入门节点分类介绍（1）赛题介绍图神经网络（GraphNeuralNetwork）是一种专门处理图结构数据的神经网络
·2022-11-30 10:52

PGL图学习之项目实践(UniMP算法实现论文节点分类、新冠疫苗项目实战，助力疫情)[系列九]

图神经网络将神经网络运用至图结构中，可以被描述成消息传递的范式。百度开发了PGL2.2，基于
·2022-11-30 07:27

知识图谱的构建及可视化

采用图结构来描述知识，建模事物及事物间关系。提供了一种组织、管理和认知理解海量信息的能力。
只需倾心·2022-11-29 13:34

基于opencv的用于精确测量的单目相机标定，世界坐标和像素坐标相互转换

二维码定义棋盘格实际坐标系和棋盘格规格，不用输入任何参数（自动识别棋盘格规格，本示例用的2*2mm标定片），绿色识别到的角点，蓝色标定后重投影点2.将标定结果打包保存成本地文件，其中包括校正前后图片，保存内容如下图结构体
Blues_vision·2022-11-29 02:12

【点云系列】基于图结构的点云快速重采样 翻译

原文：FastResamplingof3DPointCloudsviaGraphs原文链接：arxiv链接摘要为了较少存储、处理过程中和大尺度点云的消耗，我们提出了一种随机重采样策略，使用点的子集来保留特征。所提出的策略是基于图的，表征物体表面以及有效计算。我们使用常规特征提取子来基于应用独立的提出重构错误率来衡量重采样质量。通过最小化重构错误率来获得最优重采样策略。所提出的最优化重采样分布是平移
^_^ 晅菲·2022-11-28 08:54

图神经网络（二）：知识点整理

文章目录一.知识图谱与图神经网络的关系1.时代特性2.结构特性3.应用特性二.图神经网络知识体系1.GNN简介2.GNN的通用设计流程2.1查找图结构2.2明确图类型和规模2.3设计损失函数2.4通过计算模块构造模型
J_Xiong0117·2022-11-28 07:16

scikit-klearn之 1.决策树

2.理解决策树如何工作决策树算法的本质是一种图结构，我们只需要问一系列问
smile~。·2022-11-28 00:00

Spatial-Temporal Fusion Graph Neural Networks 阅读笔记

article/details/9140207Spatial-TemporalFusionGraphNeuralNetworks阅读笔记1、Abstract当前模型存在问题：通过含不完全的邻接连接的空间图结构表示能力有限
wwj灬·2022-11-27 14:31

论文笔记：Adaptive Graph Spatial-Temporal Transformer Network for Traffic Flow Forecasting

（在图形建模过程中需要考虑这种跨时空效应）以前的工作通常使用从距离度量或其他地理联系构建的预定图结构，并使用邻接矩阵进行空间建模，但这种地理联系可能不等同于实际的交通关联。
雪色冥茫·2022-11-27 13:56

VQA文献阅读 Learning Conditioned Graph Structures for Interpretable Visual Question Answering

1.动机作者认为：1.现有的基于图结构的VQA方法是定制的不能从抽象图像扩展到真实图像2.没有考虑将问题信息添加进来3.没有直观的展示得到结果的过程（Interpretable）2.贡献1.提出一个新的
今天也要学习！·2022-11-27 13:34

12.PGL图学习之项目实践(UniMP算法实现论文节点分类、新冠疫苗项目实战，助力疫情)[系列九]

图神经网络将神经网络运用至图结构中，可以被描述成消息传递的范式。百度开发了PGL2.2，基于
汀、·2022-11-27 12:29

性能超越图神经网络，将标签传递和简单模型结合实现SOTA

本文展示了许多标准的传导节点网络的分类基准结果，作者通过将忽略图结构的浅层模型与利用标签结构中相关性的两个简单后处理步骤相结合，可以超越或匹配SOTA的GNN的性能，这里主要有两个相关性（i）将训练数
zenRRan·2022-11-27 05:21

图注意力网络GRAPH ATTENTION NETWORKS(gat)浅读

论文结构摘要GAT结构图注意层结构摘要我们提出了图注意力网络（GAT），是在图结构化数据上运行的新型神经网络体系结构，利用蒙版的自我注意层来解决基于图卷积或其近似的现有方法的缺点。
starplus酱·2022-11-27 03:51

GNN教程：图注意力网络（GAT）详解！

Datawhale成员引言本文为GNN教程的第四篇文章【GAT网络】，在前几篇博文中，我们讨论了基本的图神经网络算法GCN,使用采样和聚合构建的inductivelearning框架GraphSAGE,然而图结构数据常常含有噪声
Datawhale·2022-11-27 03:18

Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation?

同时，作者也提出了一些简单但是有效的结构编码方法来帮助Graphormer更好的模拟图结构数据。Graphormer的结构编码方法如下：1，CentralityEnco
嗨I，你Y·2022-11-27 02:31

Python绘图

Matplotlib针对python不显示汉字解决方案importmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]在绘图结构中
云墨小站·2022-11-27 02:22

卷积神经网络回归预测_基于图卷积神经网络GCN的时间序列预测：库存品需求预测...

图结构的使用
咖侃侃·2022-11-26 12:23

论文阅读笔记：图卷积网络

SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKShttps://arxiv.org/abs/1609.02907摘要我们提出了一种可扩展的图结构数据半监督学习方法
塔_Tass·2022-11-26 08:14

读论文《基于GCN的手指生物特征识别方法研究》

GCN的手指生物特征识别方法研究》手指生物特征识别技术研究现状指纹指静脉指节纹多模态GCN与CV图粗化（图粗化）picture→graph多模态融合特征层融合方法决策层融合方法[55][56]实验探究图结构维度对识别的影响探究图结构顶点连接方式的影响展望手指生物特征识别技术研究现状人脸
Mighty_Crane·2022-11-26 07:54

sklearn入门&决策树在sklearn中的实现

https://sklearn.apachecn.org/docs/master/2.html算法原理推荐书籍：《数据挖掘导论》、《机器学习》决策树1概述非参数的有监督学习方法，决策树算法的本质是一种图结构通过对记录的特征的提问
momokofly·2022-11-25 13:02

机器学习笔记之概率图模型(一)背景介绍

这里的图(Graph)和数据结构中的图结构基本相同，只是概率图中的图是描述概率模型内各数据特征之间关系的一种工具。换句话说，我们将数据结构中图
静静的喝酒·2022-11-25 10:42

图神经网络

如下图所示图结构研究的是数据元素之间的多对多关系。在这种结构中，任意两个元素之间都可能存在关系，即顶点之间的关系可以是任意的，图中任意元素之间都可能相关。在图结构中，不允许没有顶点。
IMPORT_UTIL·2022-11-25 10:57

《深入浅出图神经网络》笔记

图神经网络wx使用的是特征变换Lw*x考虑图结构信息。对w和
赵小丽-programer·2022-11-25 08:07

GNN（图神经网络）基本概念

功能：节点分类和图分类空域：空间上考虑图结构的模型，即考虑目标节点和其他节点的几何关系(有无连接)。
luemeon·2022-11-24 23:36

ORB-SLAM2系列第五章—— 特征匹配

系列文章目录ORB-SLAM2系列第一章——简介ORB-SLAM2系列第二章——ORB特征点提取ORB-SLAM2系列第三章——地图初始化ORB-SLAM2系列第四章——地图点、关键帧、图结构ORB-SLAM2
running snail szj·2022-11-24 23:24

基于图结构的图合成与差分隐私【LDPGen】

《GeneratingSyntheticDecentralizedSocialGraphswithLocalDifferentialPrivacy》论文笔记写在前面的话摘要问题对策实验数据集指标介绍总结背景基线方法随机响应基于度的图像合成方法对比LDPGen一般框架思路问题：怎么分区？问题：怎么合成？具体步骤初始分组分组细化图形生成初始分组阶段设计分组细化阶段设计图形生成阶段设计进一步分析讨论实验
粥粥粥少女的拧发条鸟·2022-11-24 13:00

路径规划中常用的地图结构

3D栅格地图2.5D栅格地图栅格地图结构化且有序，可以直接使用位置索引查询位置状态，查询的时间复杂度为O(1)，其工具箱参考地址为：栅格地图2.八叉树使用一种递归、轴对齐且空间间隔的数据结构。
space_dandy·2022-11-24 11:56

Modulated Graph Convolutional Network for 3D Human Pose Estimation

论文提出了权重调节和亲和力调节（调整GCN中的图结构）。一个图包含G={V,E}，V是N个节点，E是边。边之间的关系可以表示为邻接矩阵A∈{0,1}N×N每个节点i有D维度的特征hi∈RD。所
十二壳·2022-11-24 06:10

【图神经网络】使用DGL框架实现简单图分类任务

使用DGL框架实现简单图分类任务简单图分类任务实现过程打包一个图的小批量定义图分类器图卷积读出和分类准备和训练核心代码参考资料图分类（预测图的标签）是图结构数据里一类重要的问题。
镰刀韭菜·2022-11-24 04:41

DGL学习笔记——第一章 图

二、图、节点和边三、节点和边的特征四、从外部源创建图1、从Scipy稀疏矩阵中构建图示例2、从networkx中构建图示例3、从csv中构建图结构1、创建异构图2、从磁盘加载异构图3、边类型子图4、将异构图转化为同构图总结一
斯外戈的小白·2022-11-24 00:58

论文小综 | Attention in Graph Neural Networks

作者|方尹、杨海宏，浙江大学在读博士，主要研究方向为图表示学习近年来，图卷积神经网络(GraphConvolutionalNetwork,GCN)利用图卷积从图结构数据中提取特征，成功应用于节点分类、图分类
开放知识图谱·2022-11-23 15:46

深度强化学习满足图神经网络:探索路由优化用例

这一重要限制背后的原因是，现有的DRL网络解决方案使用标准的神经网络(例如，完全连接、卷积)，不适合学习图结构的信息。在本文中，我
小蜗子·2022-11-23 12:55

图卷积网络在推荐系统中的应用NGCF（Neural Graph Collaborative Filtering）配套pytorch的代码解释

文章底部有链接，可自行下载论文部分：1、简单介绍概念知识：开发了一个新的推荐框架NeuralGraphCollaborativeFiltering(NGCF)，它通过在传播嵌入来利用user-item图结构
只想做个咸鱼·2022-11-23 03:25

GLCN:Semi-supervised Learning with Graph Learning-Convolutional Networks

GLCN的目标是通过将图学习和图卷积两者集成在统一的网络架构中，学习最适合于半监督学习的图CNN的最优图结构。
只想做个咸鱼·2022-11-23 03:48

图机器学习——4.3 节点分类：Correct & Smooth （C&S）

Correct&Smooth（C&S）1）方法介绍如今，图神经网络（GNN）是图学习方面的主要技术，在很多图结构相关的预测任务上取得了最顶尖的成绩，但在节点分类任务上，Correct&Smooth（C&
Kanny广小隶·2022-11-23 03:42
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