GNN图神经网络第23页

Windows下torch_geometric的CPU版本安装

学习GNN的时候尝试在线安装torch_geometric，自己安装过程中出现了挺多问题，找到官网后按照其指示最后成功在线安装（官网链接：torch-geometric·PyPI)以下是我的安装流程：先激活环境

五氧化二钒·2022-12-26 12:22

Pytorch中GNN的基类torch_geometric.nn.conv.MessagePassing

MessagePassing是torch_geometric中GNN模型的基类，实现了下面的消息传递公式要继承这个类，需要复写三个函数：propagate(edge_index,size=None)message

lmb633·2022-12-26 11:14

图神经网络（二十六）Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networ

本文收录于KDD2019，作者来自国立台湾大学。图卷积网络已经成功地应用于许多基于图数据的应用，然而，但对于大型GCN来说其训练仍然具有挑战性，目前基于SGD的算法要么面临着随GCN层数呈指数增长的高昂计算成本，要么面临着保存整个图形和每个节点的embedding到内存的巨大空间需求。本文作者提出了基于图聚类优化的图卷积神经网络（Cluster-GCN），使得图卷积神经网络计算效率能在时间空间收敛

码匀·2022-12-26 11:19

GNN学习笔记（六）：Cluster-GCN：一种用于训练深度和大型图卷积网络的高效算法

引言普通的基于SGD的图神经网络的训练方法，存在着以下问题：问题1：计算成本较大问题。随着图神经网络层数增加，计算成本呈指数增长。问题2：内存消耗巨大问题。

唠叨小主·2022-12-26 11:15

【图神经网络】Cluster-GCN练习

声明：仅学习使用~目录一、Cluster-GCN练习1.1遇到特别大的图该怎么办？1.2Cluster-GCN方法1.3torch_geometric中的调用方法1.4构建GCN，训练二、code整合一、Cluster-GCN练习1.1遇到特别大的图该怎么办？遇到特别大的图该怎么办？图中点和边的个数都非常大的时候会遇到什么问题呢？当层数较多时，计算量特别大，我们可能还可以忍，但是显存不够…还忍得了

追光者♂·2022-12-26 11:14

异构图神经网络（4）Graph Transformer Networks

Motivation最近关于异构图嵌入学习的方法都是设计meta-path，基于meta-path将异构图划分成多个同构图，然后再用传统的GNN处理同构图。

文件夹66·2022-12-26 00:46

图神经网络的解释性综述！

Datawhale干货来源：纪厚业，北京邮电大学，图与推荐编辑：数据派THU本文约1.5w字，干货满满，建议收藏本文对近期提出的GNN解释技术进行了系统的总结和分析，归纳对比了该问题的解决思路。

机器学习算法那些事·2022-12-25 21:21

KGAT: Knowledge Graph Attention Network forRecommendation——学习笔记

KnowledgeGraphAttentionNetworkforRecommendation：字面意思：用于推荐的知识图谱注意力网络，是基于知识图谱的图神经网络在推荐系统中的应用。

wdd_100·2022-12-25 18:25

【KGAT】Knowledge Graph Attention Network for Recommendation

其实不结合KG，何向南团队之前也直接使用GNN做了NGCF和LightGCN。

山顶夕景·2022-12-25 18:46

OSError:libcusparse.so.10.0:cannot open shared object file:No such file or directory

跑图神经网络需要用到torch_geometric，但是在用的出现上述错误，特记录解决过程。

XXin_YYYYYY·2022-12-25 10:23

pytorch稀疏矩阵

因为我是做GNN的，在图中存储邻接矩阵时如果使用矩阵是相当浪费的，因为矩阵中绝大多数元素都是0，这时我们可以使用稀疏矩阵来存储数据，使用稀疏矩阵之后，不仅能节省内存，而且pytorch为这种矩阵的运算进行了优化

canaryW·2022-12-25 09:37

torch.sparse稀疏矩阵

前言这几天接触图神经网络，会发现有些图的边相对结点比较少，那么邻接矩阵很多元素都为0，显然，我们可以优化存储策略，以节省内存和加快运算。

Andy Dennis·2022-12-25 09:37

如何绘制神经网络图,图嵌入图神经网络

如何用plot(x,y,s,sn)绘图？MATLAB是通过取点连线来作图的，所以我们在利用MATLAB作图时，需要先知道该图像上的一系列点的横坐标以及纵坐标。具体方法有以下三个：plot(x,y,s)plot(x,y)plot(x1,y1,s1,x2,y2,s2,...,xn,yn,sn)其中的s为限制线的因素：y黄色m洋红色c蓝绿色r红色.点。圈xx-符号++号-连线：短虚线-.长短线--长虚线

普通网友·2022-12-25 09:48

图神经网络（三）GCN的变体与框架（2）GAT

图神经网络（三）GCN的变体与框架（2）GAT3.2GAT3.2.1注意力机制3.2.2图注意力层3.2.3多头图注意力层参考文献3.2GAT 本节要介绍的是图注意力网络（GraphAttentionNetwork

炎武丶航·2022-12-25 08:02

自然语言处理NLP——图神经网络与图注意力模型（GNN、GCN、GAT）

目录系列文章目录一、图神经网络1.图与图嵌入2.GNN动机2.1CNN的缺陷与非结构性数据2.2图嵌入的缺陷3.GNN详解3.1GNN简介3.2GNN模型3.3GNN框架3.4GNN局限与优化二、图卷积神经网络

@李忆如·2022-12-25 08:24

Graph WaveNet：用于时空图建模的图神经网络结构

1.文章信息文章题为《GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling》是一篇发表于“ProceedingsoftheTwenty-EighthInternationalJointConferenceonArtificialIntelligence(IJCAI-19)”，有关时空图建模的论文。2.摘要时空图建模是分析系统中各组成部分的空间关系和时间趋

当交通遇上机器学习·2022-12-25 08:50

一种基于时空图神经网络的出行时间估计解决方案

1、文章信息《ConSTGAT:ContextualSpatial-TemporalGraphAttentionNetworkforTravelTimeEstimationatBaiduMaps》。这是百度AI实验室发表在计算机顶级会议KDD2020上的一篇文章。2、摘要给定出发时间和路线，预估行程时间在智能交通系统中发挥着重要的作用。首先，预测的准确性和各路段中的速度密切相关。现有的很多工作采用

当交通遇上机器学习·2022-12-25 08:49

双向卷积神经网络_基于图神经网络的时空预测

时空数据蕴含着巨大的应用价值，对时空数据的智能分析和预测是智慧城市和空间大数据领域中的重要问题。有效挖掘时空数据中的时空规律和知识，对智能交通、城市规划、公共安全和环境保护等方面都至关重要。然而，因为时空数据存在噪声多、特征复杂等特点，时空数据的预测建模一直是很有挑战性的难题。近年来，空间大数据获取手段日趋多样，可获得的数据规模越来越大。如何从这些海量、非线性、高维和高噪声的时空数据中挖掘有价值的

济时彦·2022-12-25 08:49

时空图神经网络阅读笔记

文章目录写给自己看的，别人看不懂STGCN摘要方法DCRNN摘要方法GraphWaveNet摘要方法ASTGCN摘要方法STMGCN:SpatiotemporalMulti-GraphConvolutionNetwork摘要方法写给自己看的，别人看不懂STGCN摘要传统方法无法实现精确的中长期预测，忽视时空相关性。我们提出了一种新颖的时空图卷积网络，采用了全卷积结构。方法图卷积：GCN时间卷积：卷

做技术不可耻·2022-12-25 08:48

图网络分类以及一些通用框架

图网络大体分类递归图神经网络（RecurrentGraphNeuralNetworks）图卷积神经网络（GraphConvolutionNetworks）图注意力网络（GraphAttentionNetworks

调包调参侠·2022-12-25 08:44

时空图神经网络（Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks，STGCN）原理与代码

目录时空图神经网络（STGCN）结构时空图神经网络（STGCN）代码stgcn.pymain.pyutils.py[github地址](https://github.com/FelixOpolka/STGCN-PyTorch

未央君@·2022-12-25 08:44

知识图谱-生物信息学-医学顶刊论文(Bioinformatics-2021)-KG4SL:用于人类癌症SL预测的知识GNN

5.(2021.7.12)Bioinformatics-KG4SL:用于人类癌症SL预测的知识GNN论文标题：KG4SL:knowledgegraphneuralnetworkforsyntheticlethalitypredictioninhumancancers

Cheng_0829·2022-12-25 03:46

【图智决策】ICLR2022 | 关系型多任务学习：建模数据和任务之间的关系

导语感谢大家关注图智决策，本公众号为纯学术交流平台，主要为大家分享有关图神经网络、图上组合优化与决策、图上算法推理等前沿研究话题相关的论文及其解读。

图智决策·2022-12-24 20:34

图神经网络15-Text-Level-GNN:基于文本级GNN的文本分类模型

TextLevelGraphNeuralNetworkforTextClassification论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.02356.pdf论文代码：https://github.com/yenhao/text-level-gnn

致Great·2022-12-24 20:26

图神经网络（GNN）模型原理及应用综述

utm_source=wechat_session文章目录图神经网络（

·2022-12-24 20:56

图神经网络（六）GNN的应用简介（1）GNN的应用简述

图神经网络（六）GNN的应用简介（1）GNN的应用简述第6章GNN的应用简介6.1GNN的应用简述参考文献第6章GNN的应用简介由于图数据具有及其广泛的使用场景，GNN这项技术的相关应用近年来也得到了长足发展

炎武丶航·2022-12-24 20:26

「基于GNN的图分类研究」最新2022综述

化学信息学等领域有许多关键应用,如分子属性判断,新药发现等.但目前尚缺乏对于图分类研究的完整综述.首先给出图分类问题的定义和该领域的挑战;然后梳理分析了两类图分类方法—基于图相似度计算的图分类方法和基于图神经网络的图分类方法

Evan-yzh·2022-12-24 20:55

graph学习，GNN综述

GCN本质目的是提取拓扑图的空间特征。GCN本质laplacian矩阵（属于频域的embedding），图中的每个节点无时无刻不因为邻居和更远的点的影响而改变着自己的状态知道最终的平衡，关系越亲近的邻居影响越大。拉普拉斯算子不仅表现的是一种二阶导数的运算，另一方面，它表现了一种加和性。下面基于对各类综述文章和博客总结，汇总如下。图的结构可以认为是无限维的一种数据，所以他没有平移不变性。每一个节点的

BJ小福星·2022-12-24 20:24

论文阅读笔记《Generating Classification Weights with GNN Denoising Autoencoders for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文提出一种采用图神经网络GNN的小样本学习算法，本质上还是一种学习参数更新策略的元学习算法，使得模型参数能够根据在基础数据集上得到的模型和少量的新样本进行更新

深视·2022-12-24 20:23

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

PaperNotes(17)-图卷积神经网络GCN-笔记

图卷积的源起3.空域卷积3.1消息传递网络MPNN3.2图采样与聚合GraphSage4.频域卷积5.图结构的序列化-Patch-SAN从图(Graph)到图卷积(GraphConvolution)：漫谈图神经网络模型

小陈同学-陈百万·2022-12-24 17:47

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

ModuleNotFoundError: No module named ‘dgl.nn.tensorflow‘

ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'dgl.nn.tensorflow'图神经网络包dgl支持pytorch、tensorflow、mxnet三个深度学习框架，但如果在tensorflow

清浊-·2022-12-24 16:26

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

消息传递图神经网络

一、引言我们将学习基于神经网络的生成节点表征的范式——消息传递范式。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。此范式包含三个步骤：(1)邻接节点信息变换、(2)邻接节点信息聚合到中心节点、(3)聚合信息变换。PytorchGeometric中的MessagePassing基类PytorchGeometric(PyG)提

model2018·2022-12-24 12:27

DataWhale图网络学习（六）基于图神经网络的图表征学习方法

基于图神经网络的图表征学习方法1图同构网络理论1.1基于图同构网络的图表征学习1.2图同构和WLTest算法1.3判断图同构性的条件1.4关于图同构网络的总结：2图同构网络实现2.1基于图同构网络的图表征模块

快乐星球小怪兽·2022-12-24 12:25

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】Pytorch图神经网络库——PyG创建消息传递网络

PyG创建消息传递网络消息传递基类：MessagePassingGCN层的实现实现EdgeConvolution内容来源：将卷积算子推广到不规则域通常表示为邻域聚合或消息传递方案。在第(k−1)(k-1)(k−1)层中节点iii的节点特征用xi(k−1)∈RF\mathrm{x}_{i}^{(k-1)}\in\mathbb{R}^Fxi(k−1)∈RF表示，从节点jjj到节点iii的边特征用ej,

镰刀韭菜·2022-12-24 12:24

被审稿人吐槽没有novelty！深度学习方向怎么找创新点？

在ICLR（国际表征学习大会）2022所收录的论文中，从投递数量最高的50个关键词就可以看出，强化学习、图神经网络等深度学习相关的技术研究是当下的研究热门，论文投递数量高居榜首。

计算机与软件考研·2022-12-24 11:22

《HyVulDect: A hybrid semantic vulnerability mining system based ongraph neural network》阅读笔记

HyVulDect:一种基于图神经网络的混合语义漏洞挖掘系统1.相关知识1.1污点分析技术1.1.1基本原理定义：污点分析可以抽象为一个三元组的形式，其中sources：污点源，代表直接引入不受信任的数据或机密数据到系统中

丙戌年1101·2022-12-24 10:33

【异构图-＞精读】Heterogeneous Graph Attention Network

异构性和丰富的语义信息给异构图的图神经网络设计带来了极大的挑战。

小明2766·2022-12-24 10:27

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

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