CS224W图神经网络

Transformer模型 | 基于Spatial-Temporal Transformer的城市交通流预测

文章还提出了一种新的图神经网络，称为spatialtransformer，利用自注
算法如诗·2023-10-12 07:33

图神经网络2:CNN的卷积和池化

CNN常见结构：1.1卷积层1.1.1卷积的定义注意点1:卷积层包括若干个卷积核，每个卷积核都是3维矩阵，其中通道数与输入通道数需保持一致。注意点2:每个滤波器对应一个偏置权重，有N个卷积核则对应N个偏置权重。1.1.2卷积的运算过程：1)feature_size运算公式：2)feature_number运算公式：3)参数数量运算公式：1.1.31✖️1卷积：1.2全连接层1.3池化层：1.3.1
_xuyuanjian_·2023-10-11 10:16

【论文翻译 IJCAI-20】Heterogeneous Network Representation Learning 异构网络表示学习

文章目录摘要1引言2异构网络挖掘3异构网络表示3.1异构网络嵌入3.2异构图神经网络3.3知识图谱与属性网络3.4应用4挑战、方向和开源数据4.1未来方向避免设计元路径多感官（Multi-sense）表示异构
林若漫空·2023-10-10 22:21

CS224W-图神经网络 笔记2.1：Properties of Networks and Random Graph Models - 图的四大属性

本文总结之日CS224WWinter2021只更新到了第四节，所以下文会参考2021年课程的PPT并结合2019年秋季课程进行总结以求内容完整课程主页：CS224W:MachineLearningwithGraphs
Epiphron·2023-10-10 11:51

CS224W摘要11.Reasoning over Knowledge Graphs

文章目录ReasoningoverKnowledgeGraphsPredictiveQueriesonKG从One-hopquery到pathqueries（完整KG）为什么不先做KGCompletionAnsweringPredictiveQueriesonKnowledgeGraphsTask:PredictiveQueriesConjunctiveQueries（完全图）Query2box:
oldmao_2000·2023-10-08 18:19

【文献阅读】【NMI 2022】LocalTransform ：基于广义模板的有机反应性准确预测图神经网络

预测有机反应产物是有机化学的一个基本问题。基于成熟有机化学知识，化学家现在能够设计实验来制造用于不同目的的新分子。但是，它需要经验丰富的专业化学家来准确预测化学反应的结果。为了进一步帮助有机化学家并在数字化学时代实现全自动发现，机器智能可以准确预测有机反应的产物，大大加快新分子的设计过程。最近，已经提出了几种基于机器学习的方法来预测有机反应产物，但仍然需要改进反应预测模型才能达到足够的准确性，与普
HealthScience·2023-10-08 16:46

Graph Wavenet：入门图神经网络训练的demo

1.数据的准备DCRNN的github项目有完整的数据GraphWavenet提供的数据缺少'/data/sensor_graph/adj_mx.pkl'2.engine.train与engine.eval的区别区别仅在于model.train()与model.eval()具体区别见https://blog.csdn.net/qq_43118572/article/details/11861509
43118·2023-10-04 13:19

torch_geometric获取datasets（解决连不了外网的问题）

，查看数据集下载链接3.2放置到对应文件夹下3.3重新运行之前写的程序4.一点感慨1.torch_geometric.data介绍torch_geometric，简称pyg，是基于pytorch实现的图神经网络库
薛钦亮·2023-10-02 21:41

图神经网络GNN(一）GraphEmbedding

DeepWalk使用随机游走采样得到每个结点x的上下文信息，记作Context(x)。SkipGram优化的目标函数：P(Context(x)|x;θ)θ=argmaxP(Context(x)|x;θ)DeepWalk这种GraphEmbedding方法是一种无监督方法，个人理解有点类似生成模型的Encoder过程，下面的代码中，node_proj是一个简单的线性映射函数，加上elu激活函数，可以
天津泰达康师傅·2023-10-02 16:04

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为未见组件构建特征并为其输出嵌入。实验结果表明，我们
小蜗子·2023-10-02 13:31

2.3 Node2vec（图神经网络笔记）

BFS：广度优先DFS：深度优先描述，当前已从t节点到达V节点，可以选择x1、x2、x3、t任意一个节点dtx=0，从t-v-t,回到原点dtx=1，还是说从t出发，离t节点距离为1，有z、x1节点dtx=2，还是说从t出发，离t节点距离为2，有x2、x3节点d节点长度γ游走次数l随机游走长度k窗口数量q小，深度优先p小，广度优先
hlllllllhhhhh·2023-10-02 09:50

理解图神经网络

入门介绍直观了解图神经网络https://theaisummer.com/Graph_Neural_Networks/入门文献:AcomprehensivesurveyonGraphNeuralnetworkAgentleIntroductiontoDeeplearningforGraph2020GraphMachinelearning
魏清宇·2023-10-02 03:37

Graph Neural Networks for Social Recommendation

GraphNeuralNetworksforSocialRecommendation1.摘要构建基于图神经网络的推荐系统的三大挑战theuser-itemgraphencodesbothinteractionsandtheirassociatedopinionssocialrelationshaveheterogeneousstrengthsusersinvolveintwographs
ZSCDumin·2023-10-02 01:49

基于图神经网络的电商购买预测

背景先说一下背景，基于电商的用户行为数据，某人的点击行为，做购买预测。有人点很多商品一个不买，也有人点几个商品就买了。其中图中为同一用户的点击行为。有两个数据集，如下所示：yoochoose-clicks.dat：表示用户的浏览行为，其中一个session_id就表示一次登录都浏览了啥东西。yoochoose-buys.dat:表示用户最终购买了啥，里面是标签。1.数据简单处理fromsklear
Cary丿Xin·2023-10-01 02:25

图神经网络（Graph Neural Networks）简单介绍

文章目录图神经网络（GraphNeuralNetworks）简单介绍什么是图神经网络图神经网络的基本概念1.图（Graph）2.邻接矩阵（AdjacencyMatrix）3.图信号（GraphSignal
百年孤独百年·2023-10-01 02:24

蛋白质科学中的人工智能

最近在图神经网络、扩散模型和3D几何建模方面的突破使得机器学习可以加速发现新蛋白质。
远洋之帆·2023-09-29 19:10

《论文阅读27》SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks

LearningFeatureMatchingwithGraphNeuralNetworksCVPR2020veido论文code二、论文简述[参考][参考][参考]三、论文详述SuperGlue：使用图神经网络学习特征匹配本文介绍了
Darren_pty·2023-09-29 18:20

邻接矩阵对称归一化的作用

这样做的主要目的是为了解决在使用邻接矩阵进行图神经网络训练时出现的两个问题：度数偏差和梯度消失。度数偏差指的是一些节点的度数较大，而另一些节点的度数较小。
物物不物于物·2023-09-29 16:46

Talk | KDD‘23 Best Paper 港中文孙相国：All in One - 提示学习在图神经网络中的探索

他与大家分享的主题是:“提示学习在图神经网络中的探索”，他分享了提示学习基本概念，并介绍了他的团队提出的图模型多任务提示方法。
TechBeat人工智能社区·2023-09-29 05:21

[异构图-论文阅读]Heterogeneous Graph Transformer

许多现有的图神经网络（GNNs）主要针对同构图设计，无法有效表示异构结构。HGT通过设计节点和边类型相关的参数来模拟异构注意力，从而允许HGT为不同类型的节点和边保持专用的表示。
SimonChenHere·2023-09-27 18:11

论文阅读：Heterogeneous Graph Contrastive Learning for Recommendation（WSDM ’23）

论文链接Motivation：在推荐系统中，图神经网络在建模图结构数据上已经变成一个强有力的工具。
aaHua_·2023-09-25 22:04

图神经网络（GNN）最新顶会论文汇总【附源码】

得益于强大的建模和分析能力，图神经网络（GNN）在社交网络分析、推荐系统、知识图谱、文本分析、等诸多领域得到了广泛的应用，目前已成为了人工智能领域的热门研究方向。
深度之眼·2023-09-23 07:20

图神经网络如何对知识图谱建模？ | 赠书

早期，图神经网络的方法在知识图谱嵌入中并没有被重视，主要由于：早期的图神经网络更多是具有同种类型节点和边的同构图，对知识图谱这样的异构图关注较少。
AI科技大本营·2023-09-22 15:30

文献综述笔记

一、主题词图神经网络图神经网络将抽象为图结构数据的实际问题看作图中节点之间的连接和信息传播问题，对节点之间的依赖关系进行建模，是一种处理图结构数据的有效技术。
Moliay·2023-09-21 06:57

图神经网络GNN GCN AlphaFold2 虚拟药物筛选和新药设计

文章目录图神经网络1.GeometricDeepLearningRepresentationlearning表征学习机器学习的数据类型：序列、网格、图引出GNN2.GraphNeuralNetworksMachineLearningLifecyclelearninggraphishardFeatureLearninginGraphsWaystoAnalyzeNetworksANaiveApproa
丸丸丸子w·2023-09-21 01:36

CS224W - Colab 5 学习笔记

Inthisnotebook,wewillfirstlearnhowtotransformNetworkXgraphsintoDeepSNAPrepresentations.Then,wewilldivedeeperintohowDeepSNAPstoresandrepresentsheterogeneousgraphsasPyTorchTensors.Lastly,wewillbuildouro
wangxiaojie6688·2023-09-20 18:15

Pytorch Geometric中的图神经网络GAT是如何实现的？

最近在使用PytorchGeometric,这个包收集了最新的图神经网络的Pytorch实现。这篇文章想研究下它是怎么实现GAT（GraphAttentionNetwork)。
四碗饭儿·2023-09-20 12:51

Distill学习计划-GNN的通俗解释

AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks译自非常好的一篇博客，原文链接本文旨在探索如何利用图的结构和特性构建出图神经网络(graphneuralnetwork,GNN
RWLinno·2023-09-20 09:42

【论文笔记】图神经网络采样相关工作整理9.19

【论文笔记】图神经网络采样相关工作整理9.19GraphSAGENIPS2017论文：InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs目前引用数：11628本文提出了一种称为
RWLinno·2023-09-20 09:10

PyTorch Geometric (PyG) 库的安装

PyG库的安装前言1、PyG库的安装过程2、版本问题解决前言最近在学习图神经网络，需要用到PyG库，发现这个库的安装不能简单的使用pipinstall安装，这里记录一下。
steelDK·2023-09-19 22:52

Google 基于 GNN 开发气味识别 AI，工作量相当于人类评价员连续工作 70 年

最近，GoogleResearch的子公司Osmo基于图神经网络，开发了气味分析AI。它可以根据化学分子的结构，对分子的气味进行预测。
·2023-09-18 15:46

八、图神经网络基础【CS224W】（Datawhale组队学习）

开源内容：https://github.com/TommyZihao/zihao_course/tree/main/CS224W子豪兄B站视频：https://space.bilibili.com/1900783
卡拉比丘流形·2023-09-16 20:31

神经网络常用模型与应用

神经网络神经网络可以分为三种主要类型：前馈神经网络、反馈神经网络和图神经网络。
北极象·2023-09-16 16:24

图神经网络系列之序章

文章目录一、为什么需要图神经网络？
学海一叶·2023-09-15 18:17

[学习笔记]CS224W(图机器学习) 2022/2023年冬学习笔记

资料：课程网址斯坦福CS224W图机器学习、图神经网络、知识图谱【同济子豪兄】斯坦福大学CS224W图机器学习公开课-同济子豪兄中文精讲cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记集合序言到图神经网络
N刻后告诉你·2023-09-15 08:51

笔记（一）斯坦福CS224W图机器学习、图神经网络、知识图谱

节点和连接构成的图如何对图数据进行挖掘？传统机器学习，数据是独立同分布的，解决表格、矩阵、序列等问题图机器学习处理连接的数据，需要满足以下几个方面：1、图是任意尺寸输入2、图是动态变化的，有时也是多模态数据图，可以实现端到端的表示学习图嵌入，把节点映射为D维向量，并且能够反应原数据的语义信息工具：PyG、NetworkX、dgl、图可视化工具：AntV、Echarts、Graphxr应用：最短路径
hlllllllhhhhh·2023-09-15 00:00

笔记（二）图的基本表示【斯坦福CS224W图机器学习】

1、基础知识图是由节点和连接组成的本体图，具体图是本体图的实例化，取决于想要解决什么问题2、图的种类异质图异质图-二分图异质图-二分图-展开3、节点连接数节点的度、入度和出度4、图的基本表示邻接矩阵无向图的邻接矩阵是对称阵，如果没有自己指向自己的连线，对角线就是0有向图的邻接矩阵是非对称阵，例如，第一行第四个1表示节点1指向节点4，从行到列看有向图-度-对每个节点按照行/列均可，对于整个图求1/2
hlllllllhhhhh·2023-09-14 21:00

Spatial-Temporal Graph ODE Networks for Traffic Flow Forecasting

Spatial-TemporalGraphODENetworksforTrafficFlowForecasting摘要交通流量的复杂性和长范围时空相关性是难点经典现存的工作：1.利用浅图神经网络（shallowgraphconvolutionnetworks
day. day. up!·2023-09-14 19:22

benchmarking graph neural networks 翻译

摘要图神经网络（GNN）已成为分析和学习图数据的标准工具包。随着领域的发展，确定关键架构并验证可推广到更大，更复杂的数据集的新思路变得至关重要。
zzzzz忠杰·2023-09-14 11:30

2023.09.10 学习周报

文章目录摘要文献阅读1-1题目1-2创新点1-3本文工作2-1题目2-2什么是图2-3图神经网络2-4信息传递3-1题目3-2创新点3-3本文工作深度学习1.GNN的构建步骤2.构建图的方法3.GNN的简单样例总结摘要本周阅读了三篇文章
MoxiMoses·2023-09-14 00:51

Google 基于 GNN 开发气味识别 AI，工作量相当于人类评价员连续工作 70 年

最近，GoogleResearch的子公司Osom基于图神经网络，开发了气味分析AI。它可以根据化学分子的结构，对分子的气味进行预测。
HyperAI超神经·2023-09-12 22:27

【图神经网络 02】图卷积

1图卷积概念图卷积获取特征需要：各节点输入特征、网络结构图。图卷积是半监督任务，不需要全部标签，少量标签也能训练，计算损失时只考虑有标签。2图卷积计算方式针对橙色节点，计算特征：平均其邻居特征（包括自身）后传入神经网络。GCN也可以做多层，每一层输入的还是节点特征。G：图A：邻接矩阵D：各个节点的度F：每个节点的特征其实就是邻接矩阵(A)与特征矩阵(F)进行乘法操作，表示聚合邻居信息。考虑自己：这
不菜不菜·2023-09-12 16:21

[学习笔记]Node2Vec图神经网络论文精读

参考资料：https://www.bilibili.com/video/BV1BS4y1E7tf/?p=12&spm_id_from=pageDriverNode2vec简述DeepWalk的缺点用完全随机游走，训练节点嵌入向量，仅能反应相邻节点的社群相似信息，无法反映节点的功能角色相似信息。Node2vec通过调节p和q的参数，可以调节权重。p值很小，更愿意返回，则类似BFS，反映的是微观视角。
N刻后告诉你·2023-09-11 21:31

[学习笔记]DeepWalk图神经网络论文精读

参考资料：DeepWalk【图神经网络论文精读】word2vec相关论文：EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpaceDistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionality
N刻后告诉你·2023-09-11 21:01

【图神经网络 01】

图的基本构成：V：Vertex(ornode)attributesE：Edge(orlink)attributesanddirectionsU：Global(ormasternode)attributes图的邻接矩阵：文本数据也可以表示图的形式，邻接矩阵表示的连接关系。以图像为例子，每个像素点周围都有邻居，A就表示邻居之间的关系。
不菜不菜·2023-09-09 20:14

【图卷积神经网络】1-入门篇：为什么使用图神经网络(下)

为什么使用图神经网络？在本书中，我们将重点介绍图学习技术中的深度学习家族，通常称为图神经网络。GNNs是一种新的深度学习架构类别，专门设计用于处理图结构化数据。
upDiff·2023-09-09 16:10

AI新时代，Graph与大模型将如何碰撞与融合？

图数据处理、图神经网络、图推理和推荐、图数据库和知识图谱等方面将如何应对新时代的挑战？这些问题都值得我们深入探讨和思考。
AITIME论道·2023-09-09 13:59

[论文笔记] uGrapher: High-Performance Graph Operator Computation via Unified Abstraction for GNN

uGrapher:High-PerformanceGraphOperatorComputationviaUnifiedAbstractionforGraphNeuralNetworksuGraper:通过图神经网络的统一抽象实现高性能图算子计算
PeakCrosser·2023-09-09 07:49

如何理解图神经网络的傅里叶变换和图卷积

图神经网络（GNN）代表了一类强大的深度神经网络架构。在一个日益互联的世界里，因为信息的联通性，大部分的信息可以被建模为图。例如，化合物中的原子是节点，它们之间的键是边。
AI 研习所·2023-09-09 01:18

【图卷积神经网络】1-入门篇：为什么使用图神经网络

为什么使用图神经网络？为什么使用图？首先需要回答的问题是：为什么对图感兴趣？图论是对图进行数学研究的学科，它已经成为理解复杂系统和关系的基本工具。
upDiff·2023-09-08 18:12
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