文献阅读GNN 第25页

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大有可为,从这篇开始学以致用

作者：十方说到GNN,各位炼丹师会想到哪些算法呢?不管想到哪些算法,我们真正用到过哪些呢?确实我们可能都看过GNN相关论文,但是还是缺乏实战经验的.特别是对于推荐系统而言,我们又该如何应用这些模型呢?

风度78·2022-12-24 20:22

【GNN框架系列】DGL第二讲：使用Deep Graph Library实现GNN进行链接预测

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文先简单概述GNN链接预测任务，接下来使用DeepGraphLibrary实现GNN进行链接预测，并对代码进行详细介绍，

CHEONG_KG·2022-12-24 20:51

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

做图的人是如何看待GNN的（一）：feature 提取

目录一、概述二、node-levelfeature1、degree2、节点重要程度3、结构性feature三、Link-levelfeature1、基于distance2、基于局部邻居特征3、基于全局邻居特征四、graph-levelfeature1、基于GraphLet2、基于WL（着色法）一、概述如果说神经网络是把定向输入经过黑盒变换，转化为定向输出，例如CNN是把图像转化为标签（物体识别与检

0x3fffffff·2022-12-24 20:48

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

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

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

随着这些图神经网络(GNN)在静态设置中的成功，我们进一步考虑图动态演化的实际场景。现有的方法通常利用节点嵌入，并使用递归

goto_past·2022-12-24 10:20

【笔记】文献阅读[YOLOV3]-An Incremental Improvement

YOLOv3:AnIncrementalImprovement引言1介绍2细节2.2类别预测2.3多尺度预测2.4特征提取2.5训练3我们是怎么做的（方法）4一些无用的尝试5这意味着什么（反思）申辩引言论文精读可以看B站大佬的视频：【精读AI论文】YOLOV3目标检测（附YOLOV3代码复现）该篇论文其实是作者的一篇技术报告，所以文笔会相对俏皮，不是特别严肃。翻译有问题欢迎指出，不断改进！我们

摇曳的树·2022-12-23 22:20

GNN全局最近邻算法匈牙利算法或 Munkres分配算法的MATLAB实现

Munkres分配算法匈牙利算法是为了求解二分图的最大匹配问题。先介绍匈牙利算法,引用百度百科的说法，匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法，并推动了后来的原始对偶方法。美国数学家哈罗德·库恩于1955年提出该算法。此算法之所以被称作匈牙利算法，是因为算法很大一部分是基于以前匈牙利数学家DénesKőnig和JenőEgerváry的工作之上创建起来的。匈牙利方法（或Kuhn

west_gege·2022-12-23 20:08

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

DenseFusion 文献阅读及拓展阅读

一、概览论文地址：https://arxiv.org/abs/1901.04780代码地址：https://github.com/j96w/DenseFusion论文框架：研究目的：在混乱场景的RGB-D图像中估计出一组已知目标的6D姿态。研究思路：充分利用两个互补数据源——RGB图像和深度图像。解决方法：提出DenseFusion——一种可单独处理两个数据源的异质架构。研究贡献：提出了一种将RG

万俟淋曦·2022-12-23 10:15

2022.12.10 第12次周报

目录摘要深度学习1、RNN数据处理方式2、RNN文本处理3、简单RNN代码实现文献阅读1、摘要2、DeFINE提出背景3、DeFINE4、实验结果4、结论总结摘要Thisweek,IstudiedRNNandlearnedaboutitsdataandtextprocessingmethod

轻描淡写ζ·2022-12-23 05:00

2022.12.18 学习周报

文章目录摘要文献阅读1.题目2.摘要3.介绍4.RNNConventionalRecurrentNeuralNetworks5.DeepRecurrentNeuralNetworks5.1DeepTransitionRNN5.2DeepOutput5.3StackedRNN6

MoxiMoses·2022-12-23 05:27

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

文献阅读3

05Date:2022.12.17--05Title:Multi‑ModalFeatureFusion‑BasedMulti‑BranchClassificationNetworkforPulmonaryNoduleMalignancySuspiciousnessDiagnosisLink:Multi-ModalFeatureFusion-BasedMulti-BranchClassificati

Erwachen·2022-12-22 13:39

文献阅读4

06Date:2022.12.19--06Title:DeeplearningbasedfetaldistressdetectionfromtimefrequencyrepresentationofcardiotocogramsignalusingMorsewavelet:researchstudyLink:Deeplearningbasedfetaldistressdetectionfromti

Erwachen·2022-12-22 13:39

李沐精读GNN论文摘要

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、内容摘要二、参考前言李沐精读GNN论文“AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks”

喵喵不爱吃鱼·2022-12-22 12:14

文献阅读-Clinical and Biological subtypes of B-cell lymphoma revealed by microenvironment signature

文献阅读ClinicalandBiologicalsubtypesofB-celllymphomarevealedbymicroenvironmentalsignatureAbstract弥漫大B细胞淋巴瘤是一种生物学及临床异质性很强的疾病

weixin_52505487·2022-12-22 11:30

文献阅读-FCER1G与透明细胞癌中巨噬细胞的浸润相关并且通过调节肿瘤免疫产生不良预后

FCER1Gpositiverelatestomacrophageinfiltrationinclearcellrenalcellcarcinomaandcontributestounfavorableprognosisbyregulatingtumorimmunity摘要背景：肿瘤相关巨噬细胞（Tumor-associatedmacrophages）TAMs在透明细胞癌中与患者不良的预后相关，但

weixin_52505487·2022-12-22 11:00

【文献阅读】Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure

深度异常检测与异常暴露文章目录深度异常检测与异常暴露Abstract1Introduction2RelatedWork3OutlierExposure4、Experiments4.1OOD检测器的评估4.2各种数据集的介绍（略）4.3多分类MaximumSoftmaxProbability(MSP)ConfidenceBranchSyntheticOutliersDensityEstimation

StatisticsLiu·2022-12-22 07:11

Session-based Recommendation with Graph Neural Networks

Session-basedRecommendationwithGraphNeuralNetworks摘要引言领域中存在的问题：会话领域，有限行为建模问题的解决方法：基于会话的推荐方法先前方法有哪些挑战：缺陷解决挑战：SR-GNN

weixin_46125345·2022-12-22 06:01

GNN在召回中的应用：SR-GNN——Session-based Recommendation with Graph Neural

Session-basedRecommendationwithGraphNeuralWhatThisPaperisAboutEachsessiongraphisproceededsuccessivelyandthelatentvectorsforallnodesinvolvedineachgraphcanbeobtainedthroughgatedGraphNeuralNetworks.Werep

CUSX_ZhangKun·2022-12-22 06:31

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

认真翻译的，由于图显示等问题，上传比较麻烦，需要的我直接文档发给你。使用图神经网络的基于会话的推荐摘要基于会话的推荐问题旨在预测基于匿名会话预测用户行为。以前的方法将会话建模为序列，并估计除物品表示以外的用户表示，以提出建议。尽管取得了可喜的结果，但它们不足以在会话中获得准确的用户向量并忽略了物品的复杂转换。为了获得准确的物品嵌入并考虑到物品的复杂过渡，我们提出了一种新颖的方法，即使用图神经网络的

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

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)。在计算机科学中，图是由两个部件组成的一种数据结构：顶点/节点(vertices/

怎么有情绪啦·2022-12-22 03:44

2022/12/11周报

目录摘要文献阅读1、题目和摘要2、GRU网络3、注意力机制4、数据处理5、实验结果深度学习1、GRU2、重置门和更新门总结摘要本周在论文阅方面，阅读了一篇基于双重注意力机制和GRU网络的短期负荷预测模型的论文

白小李·2022-12-21 08:33

2022/12/18周报

目录摘要文献阅读1、题目和摘要2、现有方法问题3、数据处理3、SVM模块4、改进SVM冲突探测5、实验结果深度学习1、支持向量机SVM2、求解SVM决策超平面3、代码总结摘要本周在论文阅方面，阅读了一篇基于

白小李·2022-12-21 08:33

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】

一、概述1、摘要核心1.本文提出了一种归纳式学习模型，可以得到新点/新图的表征。2.GraphSAGE模型通过学习一组函数来得到点的表征。3.采样并汇聚点的邻居特征与节点的特征拼接得到点的特征。4.GraphSAGE算法在直推式和归纳式学习均达到最优效果。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

文章目录前言本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频。文章标题：GatedGraphSequenceNeuralNetworks门控序列图神经网络(GGNN)作者：YujiaLi∗&RichardZemel单位：DepartmentofComputerScience,UniversityofToronto发表会议及时间：ICLR2016公式输入请参考：在线Latex公式论文结构Abstract：提

Mn孟·2022-12-21 00:21

【GNN】Graph embedding

OrignalinWechatarticle.WhydoweneedgraphembeddingMachinelearningalgorithmsaretunedforcontinuousdata,hencewhyembeddingisalwaystoacontinuousvectorspace.WhatisgraphembeddingDefinitionGraphembeddingisanapp

稷殿下·2022-12-21 00:51

2021-06-16 Datawhale GNN组队学习--Task01

@[DatawhaleGNN组队学习——Task02]推荐系统中的图结构数据推荐系统中的涉及到的对象（user、item、feature等）大多数显式或隐式连接，构成天然的图并互相影响。基于图的推荐系统（GLRS）考虑到对象间的复杂关系，不仅可以丰富对象表示，还可以借助图推理提升推荐系统的可解释性。如何考虑不同的图结构的信息，为推荐系统带来了不同的挑战：树状图（item层次图）：item间具有层次

lingwenzhenjun·2022-12-21 00:50

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拉普拉斯算子laplacianoperatorGraphFourierInverseGraphFourierGraphConvolution图卷积核GraphConvolutionker

天狼啸月1990·2022-12-21 00:50

GNN Algorithms (1): DeepWalk

目录DeepWalkConceptRandomWalkword2vec~CBOWmodelword2vec~skip-grammodelskip-gramstepslossfunctionBPoptimizingComputationalEfficiencyConclusionProblem&SolutionThinkingDeepWalkAlgorithmsstepsconclusionThin

天狼啸月1990·2022-12-21 00:20

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

研究意义随着GNN的应用越来越广，在安全非常重要的应用中应用GNN，存在漏洞可能是非常严重的。

苏打呀·2022-12-20 14:46

2019 NeurIPS | Graph Transformer Networks

1911.06455Code:https://github.com/seongjunyun/Graph_Transformer_Networks2019NeurIPS|图transformer网络问题大部分GNN

发呆的比目鱼·2022-12-20 10:13

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。当学习指定错误的图或由各种类型的节点和边组成的异类图上的表示时，这种局限性尤其成问题。在本文中，我们提出了能够生成新图结构的图转换网络(GTNs)，它涉及到识别原始图上未连接节点之间的有用连接，同时以端到端方式学习新图上的有效节点表示。G

u013250861·2022-12-20 10:12

【论文阅读】Graph Transformer Networks

Cziun·2022-12-20 10:36

GTNs论文笔记（一）

在GTNs前，GNN已经得到了广泛的应用，诸如图分类，连接预测，节点分类等。在网上看到的资料说，连接预测可以用作兴趣推送。GNN已经被证明在社交网络，引文网络，推荐系统等十分高效。

学习使我爆炸升天螺旋快乐·2022-12-20 10:35

DataFun:图学习论坛

GNN的基础前沿和应用图计算在翼支付风控的应用超图计算DGL：回顾过去，展望未来基于多源异构图计算的商务智能研究图算法在电商风控系统中的实践留言3000w，商品2000w，用户1000w

uncle_ll·2022-12-20 02:09

【一起入门NLP】中科院自然语言处理期末考试总复习：考前押题+考后题目回忆

预训练语言模型设计题实验复习2021秋季胡玥自然语言处理期末考试题填空题简答题综合题题型填空题1分x20个简答题7分x6个综合题38分计算题：维特比算法设计题第三章：深度学习基础‍：“第一章和第二章不考，第三章不考GNN

vector<>·2022-12-19 20:04

期刊级别应该是怎样划分的呢？

而我们这些大学生作为一个学术小白也要经常进入文献阅读网站去阅读一些文献，来提高自己的专业知识水平。

六维论文推荐·2022-12-19 14:48

Notes: Survey on GNN Acceleration

文章目录1Graph-levelOptimizationGraphSamplingGraphSparsificationGraphPartition2Model-levelOptimizationsGNNSimplificationGNNCompressionSurveyonGraphNeuralNetworkAcceleration:AnAlgorithmicPerspectiveXinLiu,

Mochayz·2022-12-19 10:55

视频动作分类文献阅读笔记

太长不看版：trimmedvideo可以用TSN＋I3D／P3D+Bilinearpooling+non-localblock。其中各部分涉及的文章下面都有讲。可以先看之前的文章：VideoAnalysis入门。1.TSN视频数据的中时建模介绍，5s，如highjump，用于剪辑视频分类。基于双流法，然后对视频不同片段预测的结果进行平均。TSN是目前最主流且（后续工作）效果最好的思路了。2.Quo

Wayne2019·2022-12-19 08:11

2020[NIPS] Graph Contrastive Learning with Augmentations 用于图数据增强的图对比学习

图对比学习中数据增强扮演的角色有效图扩充的类型、范围和模式ComparsionConclusionBroaderImpactAbstract对图结构化数据的通用性，可迁移性和鲁棒性表示的学习任务仍然是当前图神经网络（GNN

YoHu人家·2022-12-19 00:48

推荐频道

文献阅读GNN