GNN图神经网络第26页

【GCN基础学习】GCN基本模型概述，图卷积的基本计算方法，邻接矩阵的变换，GCN变换原理

声明：仅学习使用~Contents一、Review二、Continuelearning2.1GCN基本模型概述2.2图卷积的基本计算方法2.3邻接矩阵的变换2.4GCN变换原理一、Review【GNN基础学习

追光者♂·2022-12-13 10:59

PGM-Explainer实验总结

PGM-Explainer建立了一个概率图模型，为GNN提供实例级解释。

熠熠晨曦_·2022-12-13 10:29

PGM-Explainer

PGM-Explainer建立了一个概率图模型，为GNN提供实例级解释。

熠熠晨曦_·2022-12-13 10:58

新冠疫情预测模型--逻辑斯蒂回归拟合、SEIR模型

qq.comLastedited:2022.11.14"""大佬绕路，这里菜狗目录大佬绕路，这里菜狗（一）Logistic生长曲线逻辑斯蒂拟合的代码（二）疾病传播模型-SEIRSEIR模型代码一个在线的SEIR模型可视化平台基于GNN

秃头死干bug·2022-12-13 08:15

2022.12.4 第三十三次周报

目录前言文献阅读：结合循环神经网络和图神经网络来预测下一个地方的类别背景提出想法本文主要贡献POI-RGNN架构OGS-POI：对PoI进行分类结论RNN预测sin函数pytorch之RNN参数解释问题

孙源峰·2022-12-12 17:52

如何构建可信GNN？最新综述来了！可信图神经网络：维度，方法，趋势

作为人工智能领域最活跃的研究方向之一，图神经网络（GNNs）凭借其卓越的性能已经被广泛应用于个性化推荐等日常生活中，在如新冠药物研发等科学前沿领域也不乏其身影。随着图神经网络技术的蓬勃发展，

人工智能学家·2022-12-12 16:57

知识图谱与图神经网络_biji

图表示学习侧重于图结构的处理。知识图谱嵌入模型和规则学习等更加侧重于语义和逻辑结构特征的学习，更好的知识图谱表示学习方法需要综合利用好语义，逻辑结构的特征学习和图结构的特征学习等多种方法RGCN:ModelingRelationalDatawithGraphConvolutionalNetworks.(ESWC2018).COMPGCN:Composition-basedMulti-Relatio

wang2008start·2022-12-12 07:47

“知识图谱+”系列：知识图谱+图神经网络

最近有很多朋友联系泽宇说想了解一些知识图谱和图神经网络（GNN）结合的研究。那泽宇当然要满足朋友们的要求啊，本期泽宇从知识图谱的几个不同研究方向总结了结合GNN的经典研究，也和大家一起分享。

Necther·2022-12-12 07:16

图神经网络（10）- knowledge graph（知识图谱）

目录knowledgegraph（知识图谱）Trans系列TransELearning算法ConnectivityPatternsinKG(知识图谱中的连接模式-关系种类）TransRLearning算法BilinearModelingBilinearModeling——DistMultBilinearModeling——ComplEx各个模型表达能力总结在实践中求知识图谱的嵌入摘要：主要是介绍知

山、、、·2022-12-12 07:15

知识图谱技术前沿

知识图谱和图神经网络的联系是什么？概述语义网络：图形化的知识组织方式，基本组成单位：点和边本体：抽象的概念实体：具体的事物值：又称属性属性和实体的关系是什么？

无数据不智能·2022-12-12 07:44

远程监督关系抽取漫谈：结合知识图谱和图神经网络

远程监督关系抽取是一种用知识图谱去对齐朴素文本的标注方法，属于半监督学习算法，自然而然提取特征的时候就会出现很多噪声。比如两个实体之间还有别的关系或者是没有关系，这样的训练数据会对关系抽取器产生影响。现有算法的难点是：1）在处理多实体对以及它们的关系问题中，不能充分利用多跳推理模式。2）最近研究考虑基于知识图谱扩展上下文知识，以便改进关系抽取性能。然而，静态地添加知识图谱的所有上下文信息会产生负面

PaperWeekly·2022-12-12 07:06

基于图神经网络 + 知识图谱的推荐系统 1

论文阅读KGAT:KnowledgeGraphAttentionNetworkforRecommendation1.前言首先是对于阅读的总结,收集了最近的知识图谱在推荐中的应用,简单分类,先从知识图谱和图神经网络的融合开始

hylalalala·2022-12-12 07:06

知识图谱下图神经网络、图计算、图数据、图数据库未来发展趋势如何？

图|图结构|图数据|图算法图计算|图学习|图神经网络随着图、图结构、图数据、图算法、图计算、图学习、图神经网络等信息技术的快速发展，各行业数字化水平的逐步提高，企业业务环境和计算场景日益复杂，数据间的关联关系也正在变得更加交错

高性能服务器·2022-12-12 07:04

知识图谱和图神经网络

知识图谱理论知识知识图谱嵌入模型TransEDistMult知识图谱的抽取与构建知识图谱工程知识抽取——实体识别与分类知识抽取——实体关系抽取与属性补全知识图谱的推理常见知识图谱推理方法分类图表示学习随机游走同构图算法异构图算法图神经网络系列监督学习或半监督学习模型

同道而为之。·2022-12-12 07:34

图神经网络学习(三)-常见的图神经网络库

1.PytorchGeometricPyTorchGeometricLibrary(简称PyG)是一个基于PyTorch的图神经网络库。

Enoch Liu98·2022-12-11 19:27

【论文笔记】KDD18 PinSage A new graph convolutional neural network for web-scale recommender systems

overview论文地址，含oral视频Pinterest官方的博客pinsage又是JureLeskovec组的一篇有影响力的工作，该工作被认为是第一个用于工业界GNN推荐系统。

qq_38420683·2022-12-11 18:14

KDD2021《TDGIA: Effective Injection Attacks on Graph Neural Networks》论文详解

arxiv.org/pdf/2106.06663.pdfevasionattack1&2Abstract&Introduction本文作者分析了图注入攻击（GraphInjectionAttack，GIA）设置下的GNN

Anonymous-·2022-12-11 18:08

（KDD2020）论文笔记---------XGNN: Towards Model-Level Explanations of Graph Neural Networks

0、最近在看一篇关于在模型层面上做可解释的图神经网络，记录一下。

Laiguibing521·2022-12-11 18:37

论文笔记：Improving Conversational Recommender Systems via Knowledge Graph based Semantic Fusion(KDD2020)

本文提出的解决办法：结合面向词和面向实体的知识图(KG)来增强CRSs中的数据表示，并采用互信息最大化(MutualInformationMaximization)来对齐词级和实体级语义空间步骤：首先使用图神经网络分别学习两个

Cyberfish1120·2022-12-11 18:07

基于生成式回放的流式图神经网络模型

丨目录：·摘要·背景·方法·实验·总结与展望·参考文献1.摘要近些年来图神经网络模型在图数据的不同任务上取得了很大进展。

阿里妈妈技术·2022-12-11 16:19

快速读论文----异质图神经网络（写文章帮助总结异质图神经网络的文章）

KKD19HetGNNstep1:transstep2:node-level=attention+node-level-aggstep3:sematie-level=att+meta-path-levelaggstep4:分类器+lossWWW19HANstep1:使用带重启的随机游走进行采样step2:用双向LSTM来encodestep3:同类型agg+不同类型aggstep4:训练也用到了负

无意识积累中·2022-12-11 14:22

随记（8）：CVPR2021关于Tracking的论文速读(2)-11篇

LearningDynamicsviaGraphNeuralNetworksforHumanPoseEstimationandTracking1.提出了一种新的在线学习姿态动力学的方法，该方法独立于当前帧的姿态检测，因此可以结合当前帧的检测结果做出更优化的姿态估计2.通过显式地考虑时空和视觉信息的图形神经网络(GNN

是魏小白吗·2022-12-11 09:03

图神经网络环境配置：Win11+CUDA10.2+Pytorch1.10+DGL

深度学习环境配置查看电脑显卡支持的CUDA版本利用Anaconda创建虚拟环境查询pytorch和对应CUDA虚拟环境下安装CUDA版本的DGL查看电脑显卡支持的CUDA版本开始搜索控制面板从控制面板打开NVIDIA控制面板打开左下角‘系统信息’，‘组件’，查看可知本机显卡支持最高CUDA版本为11.0.208利用Anaconda创建虚拟环境过程参考我另一篇博文，配置好numpy等其他依赖包。激活

平平无奇科研小天才·2022-12-11 05:47

注意力机制神经网络_GNN|三种注意力机制在图神经网络中的应用和总结

作者|ArchWalker编辑|深度学习与PyTorch转载|https://archwalker.github.io/blog/2019/06/01/GNN-Triplets-GAT.html声明|文章经作者授权转载引言在前两篇推文

weixin_39717865·2022-12-11 03:16

架构垂直伸缩和水平伸缩区别_简单的可伸缩图神经网络

架构垂直伸缩和水平伸缩区别巨型图上的深度学习(Deeplearningongiantgraphs)TL;DR:Oneofthechallengesthathavesofarprecludedthewideadoptionofgraphneuralnetworksinindustrialapplicationsisthedifficultytoscalethemtolargegraphssuchas

weixin_26752765·2022-12-10 19:49

知深行远：关于图神经网络层数加深的探索

作者|贺华瑞简介什么是GNN？图(Graph)由结点和连边组成，我们把应用于图上的神经网络算法称为图神经网络(GraphNeuralNetwork,简称GNN)。

zenRRan·2022-12-10 13:37

论文阅读：VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics fromVectorized Representation

摘要：本文介绍了VectorNet，这是一个层次化的图神经网络，它首先利用了由向量表示的单个道路组件的空间位置，然后对所有组件之间的高阶相互作用进行建模。

奔跑的酷盖·2022-12-10 07:52

zzzzz忠杰·2022-12-10 07:22

【单目标轨迹预测】VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics fromVectorized Representation（翻译+笔记）

摘要本文提出了一种层次图神经网络，首先利用由向量表示的单个道路分量的空间局部性，然后对各分量之间的高阶交互作用进行建模。

光光同学·2022-12-10 07:17

【论文阅读】PGCL：Prototypical Graph Contrastive Learning

Cziun·2022-12-09 16:55

GCN：分布式训练大规模深度图神经网络

图（Graph）数据在现实世界中非常常见，例如社交网络、交通网络、物理系统等等，近几年图神经网络的发展将图数据的分析与深度神经网络结合，在越来越多的领域发挥出重要的作用，例如电商推荐、生物化学结构分析、

u013250861·2022-12-09 14:50

GNN python packages

目录numpypackagenumpy创建ndarray数组numpy.zeros()函数numpy.empty()函数numpy.eye()函数np.random.permutation(x)函数numpy.matrix()函数numpy.arange()函数numpy数组calculation加：numpy.num()函数乘:numpy.matmul()函数乘：numpy.dot()函数平均：

天狼啸月1990·2022-12-09 12:59

GNN PyTorch functions

目录PyTorchfundamentalfunctionstorch.cuda()方法torch.cuda.empty_caches()torchfile.pt,.pth,.pkl文件torch.save()和torch.load()函数torch.nn传统建模方法torch.nn.ModuleList()torch.nn.Sequential()torch.nn.Linear()torch.nn

天狼啸月1990·2022-12-09 12:29

图解神经网络的基本原理,图神经网络和神经网络

图神经网络是什么？谷歌人工智能写作项目：小发猫如何通过人工神经网络实现图像识别A8U神经网络。

aifans_bert·2022-12-09 12:27

【论文阅读】Semi-supervised classification with graph convolutional networks

论文地址：[1609.02907]Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks(arxiv.org)引言图神经网络GCN旨在解决的问题是

野生的野蛮人·2022-12-09 11:27

论文解读6——Semi-Supervised Classification With Graph Convolutional Networks（GCN）

目录1、文章贡献2、数学理论2.1图2.2邻接矩阵2.3度矩阵2.4拉普拉斯矩阵2.5图傅里叶变换3、GCN算法原理4、实验5、GCN局限最近想学习一下图神经网络，发现了这篇关于图卷积的文献，初读的时候发现里面涉及了很多没学过的数学理论

对流层的酱猪肘·2022-12-09 11:27

WWW2022 | 基于领域增强的图对比协同过滤方法+代码实践

其主要思想是在图神经网络协同过滤方法上应用了两种领域类型的对比学习方法，分别是显式的结构领域和隐式的语义间的领域，相比于随机采样的对比学习方式，其挖掘了用户或者物品的邻居关系并开发了对比学习在推荐系统上的潜力

机器学习与推荐算法·2022-12-09 11:12

【论文导读】DAG-GNN: DAG Structure Learning with GNN

这也是那篇pianzi的introduction的reference讲了NOTEARS【也就是文中反复提及的Zheng等人的论文，数学上很basic，如果有时间可以写一下】的一个变种，听起来挺厉害的读一读摘要【针对的问题】从联合分布的样本中学习一个可信的（faithful）（DAG）是一个具有挑战性的组合问题，因为图结点数量的超指数搜索空间的超指数性是难以解决的。【优化的方法-NOTEARS】最近

ViviranZ·2022-12-09 10:40

西湖大学张岳老师：图神经网络在自然语言处理中的应用

因此,图神经网络引起学界广泛关注,并在自然语言处理的多个领域成功应用。该文对图神经网络在自然语言处理领域中的应用进行了系统性

zenRRan·2022-12-09 08:57

论文阅读笔记《Learning Combinatorial Solver for Graph Matching》

整个编码解码和预测过程都是利用图神经网络实现的，充分利用了图强大的关联归纳偏好。实现过

深视·2022-12-09 07:04

GNN学习笔记（二）：PyG数据集加载与处理

参照官方文档学习：1图的构建构建一个三个节点，四条边的图（有两条无向边，用四条有向边表示）importtorchfromtorch_geometric.dataimportData#data.edge_index:GraphconnectivityinCOOformatwithshape[2,num_edges]andtypetorch.long#也可以以该矩阵的转置形式定义edge_indexe

花锄·2022-12-08 19:25

【PyG】文档总结以及项目经验（持续更新

文章目录1.介绍1.1图数据处理1.2常用的图神经网络数据集1.3使用batch加载数据集1.4数据转换DataTransforms2.建立消息传递MessagePassing网络2.1MessagePassing

来包番茄沙司·2022-12-08 19:25

PyG学习 - Dataset, DataLoader, Tranforms

目录自定义DatasetDataLoaderTransforms复制自：图神经网络PyTorchGeometric入门教程-掘金PyG的Dataset继承自torch.utils.data.Dataset

无脑敲代码，bug漫天飞·2022-12-08 19:23

【PyG】创建自己的数据集-图神经网络

即使PyG已经包含了很多数据集，但是如果大家想使用自己的或非公开数据集，还是需要实现自己的dataset。对于数据集的创建涉及到两个类，torch_geometric.data.Dataset和torch_geometric.data.InMemoryDataset，其中第二个是第一个的子类，如果希望全部数据都在内存里则需要使用第二个类。每个数据集需要提供文件夹路径作为参数，其中一个raw_dir

c橘子·2022-12-08 19:23

在PyG上构建自己的数据集

PyG构建自己数据集PyG简介PyG（PyTorchGeometric）是一个建立在PyTorch基础上的库，用于轻松编写和训练图神经网络（GNN），用于与结构化数据相关的广泛应用。

为援不可图·2022-12-08 19:52

百分百神经网络图,神经网络图像识别

图神经网络是什么？什么是全连接神经网络？怎么理解“全连接”？1、全连接神经网络解析：对n-1层和n层而言，n-1层的任意一个节点，都和第n层所有节点有连接爱发猫www.aifamao.com。

普通网友·2022-12-08 13:35

SuperGlue Learning Feature Matching with Graph Neural Networks

SuperGlue：使用图神经网络学习特征匹配摘要本文介绍了SuperGlue，一种神经网络，通过联合寻找对应关系并拒绝不可匹配的点来匹配两组局部特征。

北京纯牛奶·2022-12-08 09:27

Image Matching：SuperGlue论文阅读笔记

，注意只生成关键点的匹配关系，根据此匹配关系生成单应矩阵或者位姿的过程需要RANSAC(随机采样一致性)或者DLT(直接线性变换)作者讲解：最新CVPR2020论文：SuperGlue(超级胶水)：用图神经网络来做图像

是魏小白吗·2022-12-08 09:25

gnn神经网络是什么,gnn神经网络代码

1、gnn什么意思?指图形神经网络。生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约10^11个神经元。

aifans_bert·2022-12-08 06:35

关于NLP相关技术全部在这里：预训练模型、图神经网络、模型压缩、知识图谱、信息抽取、序列模型、深度学习、语法分析、文本处理...

那些耳熟的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术实际上也就是这几年发展起来的，特别像图神经网络在这两年间取得了飞速的发展。

PaperWeekly·2022-12-08 04:11

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