GNN图神经网络第21页

【机器学习】minHash最小哈希原理及其应用

函数4miniHash的例子5miniHash数学原理6miniHash的应用7参考文献1前言在数据结构中学过哈希概念以及哈希在内存中的应用，在实际的应用问题中哈希技术也应用十分广泛如在推荐系统以及图神经网络技术中

一穷二白到年薪百万·2023-01-04 14:22

图神经网络有哪些用途,图神经网络和神经网络

为什么有图卷积神经网络？本质上说，世界上所有的数据都是拓扑结构，也就是网络结构，如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来，这确实是实现了AI智能的第一步。所以，如何利用深度学习处理这些复杂的拓扑数据，如何开创新的处理图数据以及知识图谱的智能算法是AI的一个重要方向。深度学习在多个领域的成功主要归功于计算资源的快速发展（如GPU）、大量训练数据的收集，还有深度学习从欧几里得数据（如图像、文本和视频

普通网友·2023-01-04 12:09

图神经网络会用到的相关函数util

1.对稀疏矩阵的正则化-对称邻接矩阵的正则化#[A*D^(-1/2)]^T*D^(-1/2)=D^(-1/2)*A*D^(-1/2)defsym_adj(adj):"""Symmetricallynormalizeadjacencymatrix."""#压缩的邻接矩阵adj=sp.coo_matrix(adj)rowsum=np.array(adj.sum(1))#将n*1的矩阵转换为1个向量d_

43118·2023-01-04 11:19

ICLR2022 | GREASE LM: 图推理增强QA上的LM

GREASELM通过对LM和GNN进行多层次深度交互，有效捕捉导GNN的结构信息与LM的语义约束，从而提升了模型在QA任务上的性能，和处理复杂问题的能力。研究背景

Luowaterbi·2023-01-04 09:23

北邮王啸：挖掘图神经网络中的「万物真理」 | 青源专栏

回顾他的科研历程，从探寻网络研究的本质，到在物理学家的论文中寻找灵感，他对图神经网络研究的热情未曾衰减。未来，他还将继续从基础理论入手，深入探索图神经网络中的不变性。王啸，北京邮电大学副教授。

智源社区·2023-01-04 09:19

快速入门 TFGNN

快速入门TFGNNTFGNN是基于TensorFlow的GNN库，它同时实现了MessagePassing和GraphNets框架，这意味着您可以轻松地在框架中设置上下文（全局）值。

生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2023-01-04 08:32

【论文导读】Causal Protein-Signaling Networks Derived from Multiparameter Single-Cell Data

就离谱，我本来想研究因果+机器学习，却因为数据集被迫看生物的论文……whatever，先看看吧【介绍】这是2005年发表于science的一篇因果学习生物的论文，主要是想看看DAG-GNN到底怎么处理的实际数据集

ViviranZ·2023-01-03 18:45

基于多尺度时间特征提取的注重多元时间序列预测的图卷积网络

为此，提出了一种基于多尺度时间特征提取和注意力机制的图神经网络模型，用于多元时间序列预测。具体

菜虚空·2023-01-03 17:01

关于GNN、GCN、GraphSage（1）--GNN

GNN如何获得一个图中的节点的向量表示？1）DeepWalk：第一个无监督学习节点嵌入的算法。---------随机生成图节点序列。然后对该序列进行Word2vec。

Okay灬·2023-01-03 17:01

GCN/GNN

对图神经网络的简单介绍。

一套煎饼·2023-01-03 17:00

快速理解GNN、GCN、R-GCN、GAT

写在前面：仅用于记录自己学习快速理解GNN、GCN、R-GCN、GATGNNGCNR-GCNGAT观看视频链接GNN观看视频链接GCN观看视频链接R-GCN观看视频链接GATGNNGNN的流程：聚合、更新

silhouette10·2023-01-03 17:00

GNN GCN和GAT

在阅读论文的时候突然就对GNN、GCN和GAT这几个概念有一点疑惑。GNN和GCN的关系是什么？

一枚石头·2023-01-03 17:30

3-15-GCN和GNN的区别？

GNN：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GCN：图卷积神经网络，GNN在训练过程中，有将attention

NANCYGOODENOUGH·2023-01-03 17:29

GNN&GCN基础

1.图神经网络（GNN）1.1图的基本组成元素图由节点、边、全局三部分组成。且这三部分均可以由向量表示即可以将三元素进行embeddding操作。

菜虚空·2023-01-03 17:59

GNN,GCN学习整理

GNNGNN定义GNN是GraphNeuralNetwork的简称，是用于学习包含大量连接的图的联结主义模型。当信息在图的节点之间传播时GNN会捕捉到图的独立性。

若向人间借回眸·2023-01-03 17:59

GNN、GCN、GAT图卷积神经网络学习

二、GCN在GNN的基础上，GCN要解决的是一个什么问题呢？以求Xi的平均工资为例：更新后的节点信息=邻居节点的信息N+自身节点的信息但是A只与B关联，B与很多节点关联。

在平凡生活中挣扎·2023-01-03 17:59

基于pytorch geometric 的GNN、GCN 的节点分类

#-*-coding:utf-8-*-importosimporttorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnfromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoidimporttorch_geometric.nnaspyg_nnimporttorch_geometric.transformsasT#loadd

zhangztSky·2023-01-03 17:59

lstm处理时序数据结构图_主编推荐 | 图神经网络简介及其在交通流预测中的应用...

weixin_39762001·2023-01-03 08:01

TGN：Temporal Graph Networks论文解读

公众号异度侵入“图神经网络（GNNs）的研究已经成为今年机器学习领域的热门话题之一。GNNs最近在生物、化学、社会科学、物理等领域取得了一系列成功。

captainqxy·2023-01-03 08:31

时序图神经网络总结（2）

2018论文3Spatialtemporalgraphconvolutionalnetworksforskeleton-basedactionrecognitionMotivationModel论文4DiffusionConvolutionalRecurrentNeuralNetwork:Data-DrivenTrafficForecastingMotivationModel论文5GaAN:Gat

文件夹66·2023-01-03 08:31

一种图神经网络时序模型在工业化场景上的实践探索

©原创作者|小欣原标题：异步传播注意力图神经网络（APAN）简介，一种图神经网络时序模型在工业化场景上的实践探索01图神经网络在工业场景上的瓶颈传统的图模型通常执行两个串行操作：首先是图查询，然后是模型推理

NLP论文解读·2023-01-03 08:59

神经网络图谱研究进展论文,图神经网络研究方向

为什么有图卷积神经网络？本质上说，世界上所有的数据都是拓扑结构，也就是网络结构，如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来，这确实是实现了AI智能的第一步。所以，如何利用深度学习处理这些复杂的拓扑数据，如何开创新的处理图数据以及知识图谱的智能算法是AI的一个重要方向。深度学习在多个领域的成功主要归功于计算资源的快速发展（如GPU）、大量训练数据的收集，还有深度学习从欧几里得数据（如图像、文本和视频

普通网友·2023-01-03 06:01

神经网络算法知乎,图神经网络知乎

加法网络"宇宙"来了！AdderNet极简硬件设计曝光，对此你怎么看？在深度学习里，乘积是个避免不了的运算，比如做图像识别的卷积层，就需要做大量的乘法。但是，与加法运算相比，乘法运算的计算复杂度高得多。现在的深度学习在很大程度上依赖于GPU硬件，做大量的乘法运算，限制了它在移动设备上的应用，需要一种更高效的方法。如果能够抛弃乘法运算，是不是会让代码运行速度更快呢？来自北京大学、华为诺亚方舟实验室、

阳阳2013哈哈·2023-01-03 06:56

pytorch简单实现GCN

目录1.引入2环境配置3代码分析4模型搭建论文：SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS前言：学习图卷积刚入门，看了一篇GNN

error:404..·2023-01-03 02:31

VectorNet详解

2.层次图神经网络论文构建了一种层次图神经网络，层次，即首先各个实体比如车辆、红绿灯等自身构建一个子图，然后将这些子图再连接成一层图。

樱花的浪漫·2023-01-02 08:49

图技术学习-来自美团技术研究

1.图技术介绍近些年来，随着图神经网络（GraphNeuralNetworks）的快速发展，越来越多的人开始关注起图数据。

han_liwei·2023-01-02 08:44

nlp深度学习基础-CNN、GNN、RNN

文章目录卷积神经网络CNN卷积层池化层全连接层CNN网络结构结构特性参数学习CNN在NLP上的应用图卷积神经网络GNN结构参数维度卷积步骤循环神经网络RNN单元结构网络结构输入输出结构参数学习算法长短时记忆神经网络

◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-01 08:20

PKU-DAIR实验室：首篇基于图神经网络的推荐系统综述，211篇参考文献

©作者|PKU-DAIR单位|北京大学研究方向|大规模图学习ACMComputingSurveys(CSUR)中文全称为美国计算机学会计算概观，是计算机学科最具影响力的期刊之一。作为计算机科学、理论和方法的综述类顶刊，其2020影响因子10.282，该期刊主要发表计算机科学领域较有代表性的综述论文。PKU-DAIR实验室研究成果GraphNeuralNetworksinRecommenderSys

PaperWeekly·2022-12-31 18:10

「实操」结合图数据库、图算法、机器学习、GNN 实现一个推荐系统

本文是一个基于NebulaGraph上图算法、图数据库、机器学习、GNN的推荐系统方法综述，大部分介绍的方法提供了Playground供大家学习。

图数据库NebulaGraph·2022-12-31 11:44

【OpenI开源项目推荐-GammaGL】支持国内外主流深度学习框架的图神经网络算法库

OpenI启智社区·2022-12-31 09:13

SIGIR 2021 | PCF-GNN：基于预训练图神经网络的显式交叉语义建模方案

欢迎关注：阿里妈妈技术公众号本文作者：言乐阿里妈妈技术团队ExplicitSemanticCrossFeatureLearningviaPre-trainedGraphNeuralNetworksforCTRPrediction.SIGIR2021论文下载：https://arxiv.org/pdf/2105.07752.pdf▐1.背景在CTR预估场景中，建模特征之间的交互关系是提升模型预估能力

阿里妈妈技术·2022-12-31 09:09

图神经网络-学习日志3

节点嵌入传统方法（学习日志2）：主要工作花在了特征工程上，描述图神经网络的结构——》表示学习：自动区分特征目标：通过对图的机器学习，进行有效且独立的特征学习特征表示：将图中一个节点表示为d大小的向量/嵌入节点之间嵌入程度的相似性

小博Robert·2022-12-31 09:57

神经网络能用来干什么_「十项全能」图神经网络能干嘛?

前几天在群里划水,有人在问图神经网络能应用于NLP/CV吗?

weixin_39638014·2022-12-31 09:55

GNN图网络之生成模型（graph generative networks)---GRAPH-TO-GRAPH(JTNN-junction tree)

但是从深度学习这一成功例子中衍生出来的GNN网络目前为止还算是一篇蓝海。

qq_36710839·2022-12-31 08:53

图神经网络在生化医疗方面的相关应用

图神经网络之所以得到如此广泛的关注，得益于它的应用场景丰富。本文就来分享一下图神经网络在生化医疗方面的相关应用。以下内容节选自《图神经网络：基础与前沿》一书！

博文视点·2022-12-31 08:52

HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS? 论文/GIN学习笔记

对GNN的评估GNN通用表达式聚合：av(k)=AGGREAGTE(k)({hu(k−1):u∈N(v)})a_v^{(k)}=AGGREAGTE^{(k)}(\{h_u^{(k-1)}:u\in\mathcal

Dodo·D·Caster·2022-12-31 08:44

PyG搭建图神经网络实现多变量输入多变量输出时间序列预测

目录I.前言II.图的建立III.数据集构建IV.模型搭建(1)V.模型搭建(2)VI.模型训练/测试I.前言前面已经写过不少时间序列预测的文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch中利用LSTMCell搭建多层LSTM实现时间序列预测PyTorch搭建LSTM实现多变量时间序列预测（

Cyril_KI·2022-12-31 07:56

第六周.02.VGAE带读+代码实操

文章目录VariationalGraphAuto-EncodersGAE实验TutorialonVariationalAutoencodersVGAE实操注意结果本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划

oldmao_2000·2022-12-31 07:46

【论文阅读】Multiplex Graph Neural Network for Extractive Text Summarization

【论文阅读】MultiplexGraphNeuralNetworkforExtractiveTextSummarization用于提取文本总结的多路复用图神经网络Proceedingsofthe2021ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessing

BUFANG_XF·2022-12-30 21:58

去中心化的联邦图神经网络

《DecentralizedFederatedGraphNeuralNetworks》论文阅读笔记发表在2021年的IJCAI背景GNN广泛用来分析图结构数据，然而，在用户端有隐私，规则限制，商业竞争等

Xidian小韩同学·2022-12-30 20:05

【历年IJCAI论文下载（含IJCAI2022）】图神经网络(GNN)(多行为推荐、多模态食谱表示学习、同质图表示学习)

编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2022-09-25引言今天给大家继续肝三篇来自IJCAI2022的图神经网络（GNN）文章：无数据对抗整理图神经网络(DFAD-GNN)、垂直联合图神经网络

AINLPer·2022-12-30 20:05

读《FVGNN: A Novel GNN to Finger Vein Recognition from Limited Training Data》

tmd，当初随便看看竟然没有当回事，现在才意识到这篇文章多重要(╥﹏╥)###############1.引言指静脉识别过程：图像采集（红外）图像预处理（ROI，滤波增强）特征抽取（LBP，GOM，LGS，OED等方法）特征匹配（度量）静脉图片尤其需要一些预处理，静脉血压、体温等都会有影响小样本多分类限制了深度学习，虽然可以匹配但是分类就很麻（但是CNN通过数据增强会很强）2.相关工作传统方法提取

Mighty_Crane·2022-12-30 20:35

阅读笔记：FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation

FedGNN:FederatedGraphNeuralNetworkforPrivacy-PreservingRecommendationICML’21|隐私保护下的图神经网络推荐系统(qq.com).

缄默的天空之城·2022-12-30 20:35

论文笔记：ICML‘21 FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation

目录一、论文背景二、目前存在的问题和解决方案1、问题一和解决方案问题：解决方案不足之处2、问题二和解决方案问题解决方案不足之处3、问题三和解决方案问题解决方案三、相关工作1、联邦学习相关论文2、图神经网络相关论文四

探索计算机知识的边缘·2022-12-30 20:04

时空数据建模的跨节点联邦图神经网络：KDD21 Cross-Node Federated Graph Neural Network for Spatio-Temporal Data Modeling

基于此，本文提了一个基于图联邦学习的时空数据模型Cross-NodeFederatedGraphNeuralNetwork(CNFGNN)，该模型在跨节点联邦学习的约束下，使用基于图神经网络（GNN）的架构对底层图结

no one847·2022-12-30 20:04

论文笔记-FedGraphNN: A Federated Learning Benchmark System for Graph Neural Networks

1.简述GNN已经在业界有了很广泛的应用且很多领域已有SOTA的效果，但是在隐私安全日渐趋严的背景下，如何通过FL实现gnn的跨域联邦学习是一个有益的结合，本文通过联邦环境下对于Graph数据的如何在不同

cruise-tang·2022-12-30 20:04

隐语小课丨「论文研究」隐私保护纵向联邦图神经网络

在7月份举办的IJCAI-ECAI2022（第31届国际人工智能联合会议与第25届欧洲人工智能会议）上，蚂蚁集团参与撰写的论文《针对Node分类任务的隐私保护纵向联邦图神经网络》被收录。

隐语SecretFlow·2022-12-30 20:03

【论文导读】-Vertically Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Node Classification纵向联邦图神经网络

生成局部节点嵌入3.生成全局节点嵌入4.采用DP增强隐私论文信息原文地址：https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0272.pdf摘要GraphNeuralNetwork(GNN

1 + 1=王·2022-12-30 20:31

图神经网络-图嵌入(深度学习方法)

这篇笔记主要是讲深度学习方法的图嵌入,为了更加具体,主要以Decima的图嵌入部分为讲述内容。Decima图嵌入回顾：1.节点级别嵌入(Per-nodeembeddings)\text{(Per-nodeembeddings)}(Per-nodeembeddings):evi=g[∑u∈ξ(v)f(eui)]+Xvie_v^i=g\Big[\sum_{u\in\xi(v)}f(e_u^i)\Big

fanqiliang630·2022-12-30 14:03

[GNN论文阅读]DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

一、主要工作基本思路和解决的任务：CNN可以深卷而获得较好的性能，然不能表示非欧氏空间的数据。GCN可以表非欧氏空间的图，然因梯度消失（过平滑，节点特征趋于一致）不能深卷（彼时降维、减少计算量和参数个数的作用；增大感受野（透过输出的一个点看到区域的所有点）。因其定义方式，它具有一定的平移旋转放缩不变形（只要没弄出区域）。此文在每层特征空间用Dilatedk-NNfuncntion增加感受野。最近的

明天又是好吃的一天v·2022-12-30 09:04

推荐频道

GNN图神经网络