GNN图神经网络

数字IC实践项目（7）—CNN加速器的设计和实现（付费项目）

数字IC实践项目（7）—基于Verilog的CNN加速器（付费项目）写在前面的话项目整体框图神经网络框图完整电路框图项目简介和学习目的软件环境要求资源占用&板载功耗总结写在前面的话项目介绍：卷积神经网络硬件加速器是一种专门设计用于提高神经网络计算性能的硬件设备
IC_Brother·2023-07-25 07:47

论文精度系列之详解图神经网络

十多年来，研究人员已经开发了对图数据进行操作的神经网络（称为图神经网络或GNN）。最近的发展提高了他们的能力和表现力。我们开始在抗菌发现、物理模拟、假新闻检测、交通预测和推荐系统等领域看到实际
几两春秋梦_·2023-07-25 06:43

【论文推荐】GNN for Communication Networks最新论文

2023年开始的一个新系列，主要是整理最新发表的GraphNeuralNetworksforCommunicationNetworks(GNN4COMM)相关的最新文献，更多的GNN4COMM相关论文可以查看我们的
猴子2333·2023-07-25 02:23

【论文推荐】GNN for Communication Networks最新论文

2023年开始的一个新系列，主要是整理最新发表的GraphNeuralNetworksforCommunicationNetworks(GNN4COMM)相关的最新文献，按月更新。
猴子2333·2023-07-25 02:23

论文阅读 - Decoupling Graph Neural Network with ContrastiveLearning for Fraud Detection

将图神经网络与对比学习解耦用于欺诈检测论文链接：https://linmengsysu.github.io/slides/main.pdf摘要：最近，许多欺诈检测模型引入了图神经网络（GNN）来提高模型性能
无脑敲代码，bug漫天飞·2023-07-24 14:59

CS224W-图神经网络 笔记5.3：Spectral Clustering - 谱图聚类的具体操作步骤

CS224W-图神经网络笔记5.3：SpectralClustering-谱图聚类的具体操作步骤本文总结之日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
Epiphron·2023-07-23 18:14

attention机制中的注意力图怎么画_注意力机制 | 图卷积多跳注意力机制 | Direct multihop Attention based GNN...

导读：目前GNNs通过利用self-attention机制已经取得较好的效果。但目前的注意力机制都只是考虑到相连的节点，却不能利用到能提供图结构上下文信息的多跳邻居(multi-hopneighbors)。因此提出Directmulti-hopAttentionbasedGraphneuralNetwork(DAGN)，在注意力机制中加入多跳信息，从邻居节点扩展到非邻居节点，增加每一层网络中的感受
Waiyuet Fung·2023-07-22 15:37

④【自监督学习 · 图神经网络 · 文献精读】计算机八大核心期刊 | (会话) 推荐算法 | 数据增强 | 自监督混合图神经网络 | 多头注意力机制 | 图表示学习 | 超图 | 动态图对比学习

种一棵树，最好的时间是十年，其次，就是现在了！作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家无限进步，一
追光者♂·2023-07-22 13:11

图采样、随机游走、subgraph的实现

随机游走和subgraph我之前都写过不少博文了，可以参考↑这个主要是我前年还在干GNN时候接到过一个做数据集的项目，所以需要实现这些小功能。
诸神缄默不语·2023-07-21 23:43

(含源码)「自然语言处理(NLP)」完全数据驱动对话系统&&新型知识感知图网络&&双向专注记忆网络

时间:2020-08-03引言：本次文章主要介绍问答领域的相关知识，其中主要包括完全由数据驱动的生成对话系统GenDS、NLP转SPARQL完成复杂问题问答系统、新型知识感知图网络模块KagNet、门控图神经网络对语义解析的图结构进行编码
Shu灬下雨天·2023-07-21 11:47

图神经网络自监督学习工具箱 - AutoSSL

文章名称【ICLR-2022】【MichiganStateUniversity/Snap】AutomatedSelf-SupervisedLearningforGraphs核心要点文章旨在解决图神经网络上
processor4d·2023-07-21 02:58

图神经网络 day1Graph Embedding

GraphEmbedding1.GraphEmbedding1.1DeepWalk1.2LINE1.3node2vec1.3.1有策略的随机游走1.3.2算法展示1.3.3不同的p、q值对结果的影响1.3.4边的embedding1.4Strc2vec1.4.1结构相似性1.4.2构建多层带权重图1.4.3顶点采样序列结论1.5SDNE回顾1.GraphEmbedding1.1DeepWalk通过
想太多!·2023-07-21 00:44

《Pytorch深度学习和图神经网络(卷 1)》学习笔记——第八章

本书之后的内容与当前需求不符合不再学习信息熵与概率的计算关系…联合熵、条件熵、交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度、互信息无监督学习监督训练中，模型能根据预测结果与标签差值来计算损失，并向损失最小的方向进行收敛。无监督训练中，无法通过样本标签为模型权重指定收敛方向，要求模型有自我监督的功能。比较典型的，自编码和对抗神经网络。前者将输入数据当作标签来指定收敛方向，而后者用两个或多个子模型同时进行训练
404detective·2023-07-20 11:14

《Pytorch深度学习和图神经网络(卷 1)》学习笔记——第七章

这一章内容有点丰富，多用了一些时间，实例就有四五个。这章内容是真多啊！（学完之后又回到开头感叹）大脑分级处理机制：将图像从基础像素到局部信息再到整体信息即将图片由低级特征到高级特征进行逐级计算，逐级累计。视觉神经网络中的离散积分计算机中对图片的处理可以理解为离散微积分的过程。利用卷积操作对图片的局部信息处理，生成低级特征对低级特征进行多次卷积操作，生成中级特征、高级特征将多个局部信息的高级特征组合
404detective·2023-07-20 11:13

《Pytorch深度学习和图神经网络(卷 2)》学习笔记——第一章

一书配套代码：https://github.com/aianaconda/pytorch-GNN-2nd-百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1dnq5IbFjjdekAR54HLb9Pg
404detective·2023-07-20 11:42

GNN系列（一）：简单图论&环境配置&PyG库

GNN系列（一）—简单图论&环境配置&PyG库  图卷积神经网络（GCN）是近年兴起的基于图结构的广义神经网络结构，图论中抽象意义上的图可以来表示非欧几里得机构化数据。
XF永不007·2023-07-20 10:47

GNN学习

PyG包的安装及使用前言本篇文章主要介绍PyG包的安装，并且会介绍如何使用这个包来实现常见的图神经网络模型GCN。一、PyG包是什么？
改个名字可真难啊·2023-07-20 10:47

GNN环境安装

参考：torch_geometric踩坑实战–安装与运行亲测有效！！https://blog.csdn.net/m0_55245520/article/details/130424828pytorch查看gpucuda版本https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/93592487x.1安装x.1.1镜像信息补充参考https://mp.weixi
樱木之·2023-07-20 10:15

【论文笔记】Graph Neural Networks for Recommender Systems: Challenges, Methods, and Directions

文章链接：https://arxiv.org/pdf/2109.12843.pdf本文是清华李勇和中科大何向南组最新的推荐中GNN综述推荐系统的发展历程浅层模型早期的推荐模型主要通过计算交互的相似度来捕获协同信号
·2023-07-20 07:54

【论文笔记】CIKM‘22 ＆ Amazon | (Navip) 推荐系统中图神经网络的去偏邻域聚合

目录1.Introduction2.RelatedWork2.1基于GNN的推荐2.2逆倾向评分IPS3.模型3.1Navip4.实验结果本文是亚马逊在CIKM2022的一篇工作论文地址：https:/
·2023-07-20 07:54

A Gentle Introduction To Graph Neural Networks

零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN）【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili图神经网络(GNN/GCN)博客原文地址：AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks
-小透明-·2023-07-19 06:53

GNN学习笔记：A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

原文地址：https://distill.pub/2021/gnn-intro/不同形式来源的图Imagesasgraphs论文中提到将图像建模为一张拓扑图的方法是将图像的每一个像素看作图的一个结点，并将单个像素结点与其相邻的所有像素之间建立一条边
huhubbdd·2023-07-17 05:37

可解释性研究（四）-GNNExplainer的内部实现

GNNExplainer实现GNNExplainer.forwardExplainerBase.set_maskGNNExplainer.gnn_explainer_algtorch_geometric.nnGNNExplainer
I still …·2023-07-16 21:59

【可解释学习】PyG可解释学习模块torch_geometric.explain

torch_geometric.explainPhiloshopyExplainerExplanationsExplainerAlgorithmExplanationMetrics参考资料torch_geometric.explain是PyTorchGeometric库中的一个模块，用于解释和可视化图神经网络
镰刀韭菜·2023-07-16 21:55

干货！机器学习遇上运筹优化，助力企业降本增效：一种双层优化方法

在这篇NeurlPS21论文中，本文提出了一种将最新的机器学习技术(强化学习、图神经网络)与传统优化算法结合的框架，弥补了现有机器学习框架难收敛、模型
AITIME论道·2023-07-16 14:49

图神经网络自监督学习工具箱 - PT-HGNN（三）

文章名称【KDD-2021】【BeijingUniversityofPostsandTelecommunications/SingaporeManagementUniversity】Pre-trainingonLarge-ScaleHeterogeneousGraph核心要点文章旨在解决现有图预训练任务只针对同构图的问题，提出了大规模异构图预训练框架PT-HGNN，利用节点级别和子图级别的预训练任
processor4d·2023-07-16 08:53

Arxiv网络科学论文摘要19篇(2020-06-18)

;通过神经网络平均场动力学进行网络扩散;具有综合住户调整方法的人口微观模拟模型;等距图神经网络;具有时变功能的网络的宏观和微观特征，用于评估应对外部扰动的恢复力;在社交媒体上调节算法过滤;利用预测的力量
ComplexLY·2023-07-16 01:49

GNN/GCN

GNN/GCNDistill：https://distill.pub/2021/gnn-intro/三大问题：Graph-leveltask（分类）Node-leveltask（顶点属性判断）Edge-leveltask
白蜡虫可·2023-07-15 23:55

⑥【自监督学习 · 时空图神经网络 · 文献精读】知识图谱 | 推荐 | 命名实体识别NER | 空间-时间知识图谱 | 时空知识图 | 时空相似性

后来，月亮说，其实你小时候我真的有跟着你走了很久很久…作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家无限进步，
追光者♂·2023-07-14 15:04

Arxiv网络科学论文摘要14篇(2021-03-03)

复杂网络中的层次结构和中心性之间的相互作用;隐式图神经网络中的图信息消失现象;互惠-竞争随机网络的统计性质;度相关性引起的网络不对称及其对控制中双峰的影响;从一个网络快照对优先连接函数进行非参数估计;具有高度模块化的优先连接超图
ComplexLY·2023-06-23 20:44

安装torch_geometric

torch_geometric是用pycharm学习图神经网络时候会用到的一个包，安装方法如下：1.先找到对应的包先在https://pytorch-geometric.com/whl/里面找到对应自己电脑上
CWQF-T·2023-06-23 05:18

torch_geometric踩坑实战--安装与运行 亲测有效！！

torch_geometric是PyG中必不可少的一个包，也是进行图神经网络学习的必备，然而安装这个包并运行一段简单的代码踩了不少坑，记录一下。
小汤爱学习·2023-06-23 05:47

基于多尺度图神经网络的流场预测，实现精度与速度的平衡

该论文主要采用图神经网络，因为在计算流体力学中计算域被网格离散化，这与图结构天然契合。论文中通过训练CFD仿真数据，构建一种数据驱动模型进行流场预测。本文将与大家分享基于飞桨完成该论文的复现
飞桨PaddlePaddle·2023-06-22 04:39

阿里云 PAIx 达摩院 GraphScope 开源基于 PyTorch 的 GPU 加速分布式 GNN 框架

导读近期阿里云机器学习平台PAI团队和达摩院GraphScope团队联合推出了面向PyTorch的GPU加速分布式GNN框架GraphLearn-for-PyTorch(GLT)。
·2023-06-21 16:09

对称性与几何深度学习｜Python案例

几何图神经网络近年来，深度学习已在各领域取得了显著的突破，如计算机视觉、自然语言处理和语音识别等。然而，传统的深度学习方法往往侧重于处理规则的、网格状结构数据，例如图像和文本。
·2023-06-21 14:31

阿里云PAIx达摩院GraphScope开源基于PyTorch的GPU加速分布式GNN框架

作者：艾宝乐导读近期阿里云机器学习平台PAI团队和达摩院GraphScope团队联合推出了面向PyTorch的GPU加速分布式GNN框架GraphLearn-for-PyTorch(GLT)。
·2023-06-21 12:51

阿里云 PAIx 达摩院 GraphScope 开源基于 PyTorch 的 GPU 加速分布式 GNN 框架

导读近期阿里云机器学习平台PAI团队和达摩院GraphScope团队联合推出了面向PyTorch的GPU加速分布式GNN框架GraphLearn-for-PyTorch(GLT)。
·2023-06-21 12:02

供应链 | 基于图神经网络和深度强化学习的柔性车间调度方法

此外，基于一种新颖的调度状态异构图表示，提出了一种基于异构图神经网络的体系结构来捕获操
运筹OR帷幄·2023-06-21 04:42

【图神经网络】5分钟快速了解Open Graph Benchmark

10分钟快速了解OpenGraphBenchmarkOpenGraphBenchmark(OGB)安装OGB简单使用节点分类任务数据集链路预测任务数据集图属性预测任务数据集Large-ScaleGraphMLDatasets内容来源OpenGraphBenchmark(OGB)OpenGraphBenchmark（OGB）是用于图机器学习的基准数据集、数据加载器和评估器的集合。数据集涵盖了各种图机
镰刀韭菜·2023-06-21 04:03

图神经网络的可解释性方法介绍和GNNExplainer解释预测的代码示例

深度学习模型的可解释性为其预测提供了人类可以理解的推理。如果不解释预测背后的原因，深度学习算法就像黑匣子，对于一些场景说是无法被信任的。不提供预测的原因也会阻止深度学习算法在涉及跨域公平、隐私和安全的关键应用程序中使用。深度学习模型的可解释性有助于增加对模型预测的信任，提高模型对与公平、隐私和其他安全挑战相关的关键决策应用程序的透明度，并且可以让我们了解网络特征，以便在将模型部署到现实世界之前识别
·2023-06-21 00:21

基于多尺度图神经网络的流场预测，实现精度与速度的平衡

该论文主要采用图神经网络，因为在计算流体力学中计算域被网格离散化，这与图结构天然契合。论文中通过训练CFD仿真数据，构建一种数据驱动模型进行流场预测。本文将与大家分享基于飞桨完成该论文的复现
·2023-06-20 16:33

【论文阅读】Graph-less Collaborative Filtering

.来源2.介绍3.模型解读3.1协同过滤3.2模型3.2.1对比知识精馏3.2.2自适应对比正则化3.2.3SimRec的参数学习4.实验5.总结1.来源2023WWWCCFA原文地址code2.介绍图神经网络
笃℃·2023-06-20 06:10

深度强化学习引导的脑网络分析图神经网络

说明我们提出的脑网络表征学习框架BN-GNN。虚线的左侧说明了一个MDP进程的示例。首先，我们
小蜗子·2023-06-20 06:00

基于图神经网络的切片级漏洞检测及解释方法

源自：软件学报作者：胡雨涛王溯远吴月明邹德清李文科金海摘要随着软件的复杂程度越来越高,对漏洞检测的研究需求也日益增大.软件漏洞的迅速发现和修补,可以将漏洞带来的损失降到最低.基于深度学习的漏洞检测方法作为目前新兴的检测手段,可以从漏洞代码中自动学习其隐含的漏洞模式,节省了大量人力投入.但基于深度学习的漏洞检测方法尚未完善,其中,函数级别的检测方法存在检测粒度较粗且检测准确率较低的问题,切片级别的检
renhongxia1·2023-06-19 18:45

2023/6/18周报

目录摘要论文阅读1、题目和现有问题2、工作流程3、图神经网络模块4、注意力网络5、实验结果和分析深度学习1、GNN和GRU的融合2、相关公式推导总结摘要本周在论文阅读上，对基于图神经网络和改进自注意网络的会话推荐的论文进行了学习
白小李·2023-06-19 00:47

【图神经网络】图神经网络（GNN）学习笔记：Graph Embedding

图神经网络（GNN）学习笔记：GraphEmbedding为什么要进行图嵌入Graphembedding?GraphEmbedding使用图嵌入的优势有哪些？图嵌入的方法有哪些？
镰刀韭菜·2023-06-18 15:26

5.基于图神经网络的点云分类

目录一、数据处理二、点云生成三、PointNet++阶段1：通过动态图生成进行分组阶段2：邻居聚合四、网络架构五、训练程序在本教程中，您将学习使用图神经网络进行点云分类的基本工具。
☆下山☆·2023-06-18 05:20

⑤ 【自监督学习 · 图神经网络 · 文献精读】GCN存在的缺陷 | 多任务学习 | 自监督辅助任务 | 图卷积网络 | 半监督图分类任务 | 附：文心一言 测试

如果你站在童年的位置瞻望未来，你会说你前途未卜，你会说你前途无量；但要是你站在终点看你生命的轨迹，你看到的只有一条路，你就只能看到一条命定之路。不知道命运是什么，才知道什么是命运。———史铁生《务虚笔记》作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主
追光者♂·2023-06-17 14:01

②【自监督学习 · 图神经网络 · 文献精读】用策略和主动选择的标签集进行自我监督的节点分类 | 半监督分类 | 自动超参数优化 | SSL

不要否定自己！驾驭命运的舵是奋斗。不抱有一丝幻想，不放弃一点机会，不停止一日努力。有时候我们要冷静问问自己，我们在追求什么？我们活着为了什么？你会有自己的答案。作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家
追光者♂·2023-06-17 07:22

汇总一些计算机研究方向的缩写（CNN、RNN、DNN、GNN、GAN、NLP等等）

(ConvolutionalNeuralNetworks):卷积神经网络RNN(RecurrentNeuralNetwork):循环神经网络DNN(DeepNeuralNetworks):深度神经网络GNN
中杯可乐多加冰·2023-06-16 23:03
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