GNN图神经网络第18页

GCN学习：Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution

本文从图信号处理角度来理解GNN，增强聚类效果。目标还是将节点划分成m个聚类。

我咋就看不懂·2023-01-19 21:15

(AGC)Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution

AGC是从图信号处理谱图理论的角度来理解GNN并增强了聚类效果AGC可以自适应的选择高阶信息的阶数AGC包括两个步骤:进行k阶图卷积，获得平滑的特征表示;对学习到的特征进行谱聚类，对节点进行聚类。

东方小虾米·2023-01-19 21:07

【论文学习】图神经网络对抗攻击顶会论文汇总（2018-2021年）

图对抗攻击在信贷领域，结合贷款人的金钱交易来评估他的信用情况，人与人的交易记录就是用图来表示。对于图来说，特征往往是离散的（例如图的结构特征，一条边要么存在，要么不存在）。对于图来说，很难定义图上的微小扰动。在图像对抗攻击领域，通常是在训练好的模型上输入扰动图片使其预测错误evasionattack，但是在图对抗攻击领域是让扰动后的图上重训练的模型性能变差，这种攻击被称为投毒攻击。图卷积网络图卷积

精致又勤奋的码农·2023-01-19 20:00

多元时间序列预测之（二）LSTNet模型

由于近年图神经网络的兴起，后面文章将逐步介绍使用非常规深度学习方法的“图神经网络”方法做多元时间序列预测。本节基于论文：ModelingLong-andShort-TermTempo

RicardoOzZ·2023-01-19 10:29

使用神经网络进行预测,图神经网络社交网络

什么是神经网络法？。神经网络的介绍2006-10-2314:58原文摘自:()Introduction--------------------------------------------------------------------------------神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般

快乐的小荣荣·2023-01-19 09:36

GNN教程：与众不同的预训练模型！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：秦州，算法工程师，Datawhale成员0引言虽然GNN模型及其变体在图结构数据的学习方面取得了成功，但是训练一个准确的

Datawhale·2023-01-19 08:24

基于图神经网络强化学习解决车辆路径规划问题

一、实验要求复现以下论文的方法和结果：Duan,L.,Zhan,Y.,Hu,H.,Gong,Y.,Wei,J.,Zhang,X.,Xu,Y.:Efficientlysolvingthepracticalvehicleroutingproblem:Anoveljointlearningapproach.In:KDD.pp.3054–3063(2020)1．为了节省时间，训练用10个（或以上）的城市规

数学是算法的灵魂·2023-01-18 23:55

GIKT:A Graph-based Interaction Model for Knowledge Tracing

arxiv.org)代码地址：ApexEDM/GIKT:GIKT:AGraph-basedInteractionModelforKnowledgeTracing(github.com)个人理解：本篇文章使用图神经网络继续知识追踪

奥特曼熬夜不sleep·2023-01-18 23:55

基于图神经网络强化学习解决车辆路径规划问题（完整代码）

一、实验要求复现以下论文的方法和结果：Duan,L.,Zhan,Y.,Hu,H.,Gong,Y.,Wei,J.,Zhang,X.,Xu,Y.:Efficientlysolvingthepracticalvehicleroutingproblem:Anoveljointlearningapproach.In:KDD.pp.3054–3063(2020)1．为了节省时间，训练用10个（或以上）的城市规

甜辣uu·2023-01-18 23:24

图神经网络时间序列预测,神经网络预测未来数据

1、神经网络预测值为何全相同最大的可能性是没有归一化。具体原因见下：下面这个是经典的Sigmoid函数的曲线图：如果不进行归一化，则过大的输入x将会导致Sigmoid函数进入平坦区，全部趋近于1，即最后隐层的输出全部趋同。输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。使用matlab进行归一化通常使用mapminmax函数，它的用法：[Y,PS]=mapminmax(X,

小六oO·2023-01-18 11:56

零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN）【论文精读】

这也是整个图神经网络要关注的重点。一、数据如何表示成图如何把一张图片表示成图，假如我们有一张图，其高宽都是244.然后有三

黄乐荣·2023-01-17 16:17

NeurIPS 2022: S3GC 可扩展图聚类

存在一些非聚类的通用gnn方法进行采样。本文就是利用采样降低复杂度，并进行大量实验。1.model整体上就是一个对比学习的双阶段聚类框架。

Complicated__76·2023-01-17 14:40

PyTorch模型定义和相关使用

PyTorch模型定义1.PyTorch模型定义的方式模型在深度学习中扮演着重要的角色，好的模型极大地促进了深度学习的发展进步，比如：CNN：解决了图像、视频处理中的问题RNN/LSTM：解决了序列数据处理的问题GNN

includeSteven·2023-01-17 07:36

pytorch读取数据集问题

当用自己的图数据跑别人的图神经网络代码时出现的问题，数据集的数据不同，结果出错。

youyai·2023-01-16 11:23

C语言神经网络正向传播,神经网络的正向和反向传播

人们所认识的神经网络一般为Fig.1所示：Fig.1基本神经网络结构图神经网络的结构图由三部分组成，分别是输入层、输出层以及隐藏层。对于一个神

weixin_39812533·2023-01-16 10:02

干货！基于神经网络的多粒度图表征学习

为此，本文基于图神经网络、图池化算子以及子图匹配等模块，设计了一种超图匹配框

AITIME论道·2023-01-16 09:05

【论文精读3】20WWW Structural Deep Clustering Network （SDCN网络图聚类）

参考好文：图神经网络时代的深度聚类-知乎(zhihu.com)几篇文献讲解。

烈日松饼·2023-01-15 20:58

论文阅读：Vision GNN: An Image is Worth Graph of Nodes

计算机视觉与图卷积神经网络的结合作者单位：华为诺亚方舟实验室、北京大学、澳门大学作者：韩凯、王云贺等论文地址：点击这里下载代码地址：点击这里访问摘要基于深度学习的计算机视觉系统的网络架构是重中之重。卷积神经网络和transformer在处理图像的过程中是把图像类数据集作为格子和序列的结构（欧式数据）来进行处理。这样对于不规则的目标进行学习的时候显得不够灵活。本文将图像变成节点的形式，而非序列数据和

sigmoidAndRELU·2023-01-15 12:33

深度学习预测酶活性参数提升酶约束模型构建从头环境搭建

前言这项工作开发了一种用深度学习来预测酶活性参数的方法（DLKcat），主要采用了针对底物的图神经网络和针对蛋白质的卷积神经网络。

python-码博士·2023-01-14 22:35

import dgl 图神经网络库的导入报错问题

importdgl图神经网络库的导入报错问题在Jupyternotebook上用DGL时发现一个奇妙的bug如图：Google了很多博客，也找了dgl的官方文档，文档上给出了两个方法，一个是修改.dgl

weixin_45695606·2023-01-14 15:47

DGL入坑

DGL教学文章目录DGL教学1.数据集2.图特征3.GraphLoaderandTraining4.自定义图神经网络DGL官方文档：https://docs.dgl.ai/index.html1.数据集

Ylimevoli·2023-01-14 15:17

图神经网络学习6

基于图神经网络的图表征学习方法图表征学习要求在输入节点属性、边和边的属性（如果有的话）得到一个向量作为图的表征，基于图表征进一步的我们可以做图的预测。本文以一个经典的同构网络GIN来举例。

to2·2023-01-14 15:46

【GIN】

讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。

ZELR·2023-01-14 15:46

task6 基于图神经网络的图表示学习

基于图神经网络的图表示学习引言GINGINNodeEmbeddingModuleWLTest作业参考文献引言图表示学习在图任务占据了十分重要的位置。我们一般在先图节点的表征，然后再通过图池化的方法。

EZaaEZ·2023-01-14 15:45

第六周.03.GIN代码实操

文章目录GINConvGIN模型parse问题记录本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》公式输入请参考：在线Latex公式接上次GIN论文带读，这次对GIN进行实现，代码参考：https://

oldmao_2000·2023-01-14 15:45

dgl-03 graphsage

graph，学习聚合方式学习公式如下，比较简单明了，如果边有权重，每个h聚合时可以乘以权重代码实现官方代码dgl代码写得非常好了，基本很容易理解，主要在数据采样和模型输入输出做个记录数据格式#1.一般训练gnn

Evangelion-02·2023-01-14 09:59

手把手安装GNN必备库 —— pytorch_geometric

0BackGroundGNN：图神经网络，由于传统的CNN网络无法表示顶点和边这种关系型数据，便出现了图神经网络解决这种图数据的表示问题，这属于CNN往图方向的应用扩展。

clarkjs·2023-01-14 08:30

从隔壁老王开始的信号处理入门

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录我是从GNN被扔到NLP然后又做起了GNN现在又被喊去搞时间序列分类，所以现在才开始看信号处理（因为我开始做GNN以来，GNN就以图域而非谱域为主了，所以那时我没怎么看过信号处理

诸神缄默不语·2023-01-14 08:27

GNN实战——KarateClub数据集

GNN：graphneuralnetwork图神经网络，是⼀种连接模型，通过⽹络中节点之间的信息传递(messagepassing)的⽅式来获取图中的依存关系(dependenceofgraph)，GNN

clarkjs·2023-01-14 08:55

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记13 Colab 3

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记集合文章目录1.实现GraphSAGE和GAT1.1可泛化的GNN堆叠模型1.2单层GNN在PyG中的实现1.2.1`

诸神缄默不语·2023-01-14 07:36

networkx 转deepsnap raise TypeError(f“Unknown type {key} in edge attributes.“)

最近在学习图神经网络，在按照官方文档构建networkx带权网络后，试图将其转为deepsnap网络，却出现了以下报错：File"/home///Deep-reinforcement-learning-with-pytorch

IdolPhint·2023-01-14 07:36

GNN学习7：按需获取的数据集类的创建

超大规模数据集类的创建在一些应用场景中，数据集规模超级大，我们很难有足够大的内存完全存下所有数据。需要一个按需加载样本到内存的数据集类。Dataset基类简介在PyG中，我们通过继承torch_geometric.data.Dataset基类来自定义一个按需加载样本到内存的数据集类。继承torch_geometric.data.InMemoryDataset基类要实现的方法，继承此基类同样要实现，

lukem44·2023-01-14 06:20

PyG搭建GNN实现链接回归预测

前言前面写了一些有关GNN的各种图任务，主要是节点分类以及链接预测：PyG搭建GCN前的准备：了解PyG中的数据格式PyG搭建GCN实现节点分类（GCNConv参数详解）PyG搭建GAT实现节点分类PyG

Cyril_KI·2023-01-14 06:18

图机器学习-图机器学习传统方法

图机器学习-图机器学习传统方法最近在学习一些GNN相关的知识，想写一些笔记记录一下自己的学习过程，主要的学习资料为CS224W课程主页上面的资料和b站同济子豪兄的中文讲解。

Serendipity-Wu·2023-01-13 23:44

特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：基于图神经网络的商品异构实体表征探索

汀、·2023-01-13 18:54

pytorch导入自定义数据集

最近刚学图神经网络，数据集导入折腾了很久，终于开窍了一点。

蒽，开心(∩_∩)·2023-01-13 15:21

图神经网络

前言图神经网络（GCNS)分为了五类，图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks）、图注意力网络（GraphAttentionNetworks）、图自编码机（GraphAuto-encoder

我其实一直都在·2023-01-13 15:34

神经网络作图工具下载,神经网络和图神经网络

普通网友·2023-01-13 13:25

神经网络和图神经网络,神经网络的图怎么画

神经网络（深度学习）的几个基础概念从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层

普通网友·2023-01-13 13:13

基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究（完整代码+数据）

基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究。

甜辣uu·2023-01-13 12:54

#今日论文推荐#亚马逊团队使用受物理启发的图神经网络，解决组合优化等问题

wwwsxn·2023-01-13 11:06

【GNN】图神经网络发Nature子刊，却被爆比普通算法慢104倍，质疑者：灌水新高度？

GNN是近年来非常火的一个领域。最近，一篇Nature子刊论文提出了一种用GNN解决组合优化问题的方法，并声称该GNN优化器的性能与现有的求解器相当，甚至超过了现有的求解器。

一个路过的AI罢了·2023-01-13 11:05

步入2021，大热的GNN会在哪些应用领域大展拳脚呢？

作者｜SergeiIvanov来源｜机器之心由于GNN在图节点之间强大的建模功能，使得与图分析相关的研究领域取得了突破。本文我们将介绍关于GNN热门应用研究。

PaperWeekly·2023-01-13 11:34

神经网络调优全过程模拟,图神经网络组合优化

1、TensorFlow神经网络调优？训练集73%应该不够吧（笑）先进一步拟合数据，让网络变得更深及更宽，具体可以的话128个节点可以继续加大，两层网络可以继续加深，以及选取更小的学习率（0.01或者1e-4，1太可怕了）等到可以拟合数据了以后，再调节过拟合的问题，具体来说使用dropout、正则化参数、提前终止等谷歌人工智能写作项目：小发猫2、BP神经网络原理人工神经网络有很多模型，但是日前应用

aifans_bert·2023-01-13 11:04

使用GNN求解组合优化问题

文章目录1论文内容1.1先验知识1.2论文方法1.2.1大致原理1.2.2源码关键实现1.3实际问题上的应用1.3.1风险分散1.3.2IntervalScheduling（不大懂译，区间调度？）1.3.3配水管网的传感器布置2论文求解器源码的使用2.1安装依赖库2.1.1法1:使用requirements.txt2.1.2法2:单独安装缺少的依赖库2.2运行示例代码3尝试一个区间调度问题3.1区

m0_51810505·2023-01-13 11:33

【论文翻译】一种基于注意的异构结构学习图神经网络

一种基于注意的异构结构学习图神经网络摘要本文主要研究异构信息网络（HIN）的图表示学习，其中各种类型的顶点通过各种关系连接。现有的方法大多是通过元路径修正齐次图嵌入模型，以学习HIN的低维向量空间。

Mrong1013967·2023-01-13 10:13

基于神经网络的图像分类,神经网络识别图像原理

图神经网络是什么？谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创超大规模图神经网络系统真的可以实现赋予机器常识吗？机器学习是人工智能的一个分支写作猫。

快乐的小荣荣·2023-01-13 10:13

技术干货 | 推荐效果提升2.48%，MindSpore图神经网络BGCF详解！

本篇属于MindSpore图神经网络模型系列，主要分享MindSpore原创图神经网络BGCF，十分欢迎各位一起探讨图神经网络算法的发展以及之后的应用场景。

昇思MindSpore·2023-01-13 10:42

图神经网络及其自监督学习

图神经网络是2017年兴起的研究方向，主要作用是利用节点aggregate的方式将每个节点的其他的邻居的信息聚合到自己的节点。

AITIME论道·2023-01-13 10:42

Datawhale·2023-01-13 10:42

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