GNN图神经网络

【图神经网络】异构时间图卷积网络HTGCN——用于社区检测

【图神经网络】异构时间图卷积网络——用于社区检测论文地址：摘要：研究关键点：核心解决方案：几个定义：1.异构图：2.异构图的邻接矩阵：3.Meta-Path（元路径）：4.问题陈述：HTGCN算法：1.
BIT可达鸭·2022-11-30 15:03

HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS? 论文阅读

Codelink：https://github.com/weihua916/powerful-gnns摘要：GNN对于图形的特征很有效，其可以通过不断汇聚领节点的信息，GNN的变体在节点还是图形分类方面都取得很多的成就
weixin_44576543·2022-11-30 15:33

2019 LCLR | How Powerful are Graph Neural Networks

HowPowerfulareGraphNeuralNetworksPaper:https://arxiv.org/pdf/1810.00826Code:https://github.com/weihua916/powerful-gnns2019LCLR|图神经网络有多强大图神经网络
发呆的比目鱼·2022-11-30 15:32

How powerful are graph neural networks

摘要图神经网络（GNN）是用于图的表示学习的有效框架。GNN遵循邻域聚合方案，其中节点的表示向量是通过递归聚合和转换其相邻节点的表示向量来计算的。
zzzzz忠杰·2022-11-30 15:32

datawhale 6月学习——图神经网络：消息传递图神经网络

前情回顾图神经网络：图数据表示及应用1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。
SheltonXiao·2022-11-30 15:59

图神经网络笔记（二）——卷积图神经网络概述

文章目录基于谱分解的方法SpectralNetworkChebNetGCNAGCN(AdaptiveGCN)基于空间结构的方法NeuralFPPATCHY-SANDGCNLGCNGraphSAGE卷积图神经网络主要分为两类
innerVoi·2022-11-30 15:29

图神经网络基础学习

注：本篇博客公式格式没有经过认真编辑，欢迎去我的博客：http://www.pinkman.tech/index.php/tech/2021/gnn-basic/或者知乎：https://zhuanlan.zhihu.com
Chris-2021·2022-11-30 15:55

论文解读：How Powerful are Graph Neural Networks?

WeihuaHu,JureLeskovec,StefanieJegelkaMITandStanfordUniversityhttps://arxiv.org/pdf/1810.00826.pdfGNNs一个图神经网络的更
ZenMoore6345·2022-11-30 15:24

ICLR 2022 | 从因果不变性视角探讨图神经网络的分布外泛化鲁棒性

©作者|吴齐天单位|上海交通大学研究方向|图神经网络论文题目：HandlingDistributionShiftsonGraphs:AnInvariancePerspective作者信息：吴齐天（上海交通大学
PaperWeekly·2022-11-30 15:53

图神经网络task2——消息传递

GCNConv`实现步骤（1）向邻接矩阵添加自环边（2）对节点的特征矩阵进行线性变换（3）对变换后的节点特征进行标准化（4）归一化j中的节点特征（5）将节点特征求和参考文献1、消息传递范式消息传递是实现GNN
Wmnyang·2022-11-30 15:52

HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS? 论文理解

论文理解这一阵对图神经网络的理论表达能力很感兴趣，所以就读了很多理论相关的文章，感觉还是很巧妙的。首先记录Jure大神的这篇文章吧。
Rising_Flashlight·2022-11-30 15:21

How powerful are graph neural networks?

ICLR2019背景1.图神经网络图神经网络及其应用2.Weisfeiler-Lehmantest同构：如果图G1和G2的顶点和边的数目相同，并且边的连通性相同，则这两个图可以说是同构的，如下图所示。
Lukerman0·2022-11-30 15:21

【图神经网络论文整理】（十）—— How Powerful are Graph Neural Networks?：GIN

作者提出了一个新的图神经网络框架GIN来捕捉图结构信息
咕 嘟·2022-11-30 15:50

图神经网络 —— 排列不变函数

简单的排列不变函数：定义：参数的输入顺序不会影响输出的值，如果f(a,b)=f(b,a)f(a,b)=f(b,a)f(a,b)=f(b,a)，那么fff函数具有排列不变的性质。不变函数：均值、求和、最大池化等sum(a,b)=sum(b,a)mean(a,b)=mean(b,a)max(a,b)=max(b,a)不具备排列不变性质的函数：RNN（LSTM）、做差等，结果与输入顺序有关sub(a,b
咕 嘟·2022-11-30 15:20

【百度飞桨】图神经网络7日打卡营——学习笔记

【百度飞桨】图神经网络7日打卡营——学习笔记图神经网络现在是非常火的领域，不仅仅在学术界，还是在应用方面。
你的名字含有违规·2022-11-30 11:49

百度登顶图神经网络权威榜单三项榜首

允中发自凹非寺量子位编辑|公众号QbitAI近日，百度在图神经网络领域取得新突破，提出融合标签传递和图神经网络的统一模型UniMP(UnifiedMessagePassing)，在图神经网络权威榜单OGB
weixin_39888943·2022-11-30 11:18

PGL图学习之基于GNN模型新冠疫苗任务[系列九]

PGL图学习之基于GNN模型新冠疫苗任务[系列九]项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5123296?
汀、·2022-11-30 11:17

图神经网络对抗攻击的研究学习（一）

目录0.引入1.初窥1.1图神经网络1.1.1传统神经网络的不足1.1.2图神经网络概况1.1.3GraphConvolutionNetworks(GCN)1.1.4GraphAttentionNetworks
栖陆@.·2022-11-30 11:47

简单对抗神经网络GAN实现与讲解-图片对抗

代码实现集合：GitHub-eriklindernoren/Keras-GAN:KerasimplementationsofGenerativeAdversarialNetworks.3、这里简单说以下GNN
行码阁119·2022-11-30 11:16

图学习笔记（七）：图神经网络算法（二）——图采样、邻居聚合

图学习笔记（七）：图神经网络算法（二）——图采样、邻居聚合图采样1.为什么要图采样？图采样的原因：MiniBatch训练2.什么是图采样？
Laura_Wangzx·2022-11-30 11:15

逆势而上的技术：图神经网络学习来了！

你一定不会忽略它——图神经网络。相比传统神经网络，图神经网络的优势非常明显：1、非顺序排序的特征学习：GNN的输出不以节点的输入顺序为转移的。
PaperWeekly·2022-11-30 11:12

干货！基于生成对抗图网络的不平衡网络嵌入

近年来，图神经网络在许多网络分析任务中显示出良好的性能。然而，现有的GNN大多只关注平衡网络，在不平衡网络上的性能不理想。
AITIME论道·2022-11-30 11:10

PGL图学习之基于UniMP算法的论文引用网络节点分类任务[系列九]

项目链接：PGL图学习之基于UniMP算法的论文引用网络节点分类任务[系列九]1.常规赛：图神经网络入门节点分类介绍（1）赛题介绍图神经网络（GraphNeuralNetwork）是一种专门处理图结构数据的神经网络
汀、·2022-11-30 11:39

深度学习 之 GNN生成对抗网络

原理解析视频讲解：什么是GAN（生成对抗网络）？【知多少】_哔哩哔哩_bilibilipytorch实现：暂无
奥利奥利奥利奥·2022-11-30 11:09

基于GNN，强于GNN：胶囊图神经网络的PyTorch实现 | ICLR 2019

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达【导读】胶囊图神经网络（CapsGNN）是在GNN启发下诞生了基于图片分类的新框架。
小白学视觉·2022-11-30 10:20

PGL图学习之基于UniMP算法的论文引用网络节点分类任务[系列九]

项目链接：[PGL图学习之基于UniMP算法的论文引用网络节点分类任务[系列九]](https://aistudio.baidu.com/ai...)1.常规赛：图神经网络入门节点分类介绍（1）赛题介绍图神经网络
·2022-11-30 10:52

推荐一个好发论文的研究方向

今天给大家推荐一个研究的好方向——图神经网络。它是近些年学术界和工业界最新的研究热点！在社交网络、知识图谱、推荐系统等工业界有广阔的应用前景。
夕小瑶·2022-11-30 10:36

PGL图学习之项目实践(UniMP算法实现论文节点分类、新冠疫苗项目实战，助力疫情)[系列九]

图神经网络将神经网络运用至图结构中，可以被描述成消息传递的范式。百度开发了PGL2.2，基于
·2022-11-30 07:27

2021你还在手写SQL吗？万字综述Text to SQL技术

、背景二、任务介绍三、数据集四、方法4.1基于模板和规则4.2基于Seq2Seq框架4.2.1编码方法4.2.1.1Table-aware4.2.1.2AnonymousEncoding4.2.1.3GNN4.2.1.4Relation-AwareSelf-Attention4.2.1.5
阿_牛·2022-11-30 00:52

悉尼大学 & 伦敦大学联合出品：知识蒸馏最新综述

©作者|夏劲松学校|哈尔滨理工大学研究方向|知识蒸馏、图神经网络摘要深度学习通过参数量巨大的模型，近几年中在多个领域取得了较好的效果，但是往往因为模型体积过大（模型的体积指的就是模型的大小，比如ResNet18
PaperWeekly·2022-11-30 00:50

大规模异构图召回在美团到店推荐广告的应用

美团到店推荐广告团队在图神经网络的长期落地实践中，思考分析了场景的特点与挑战，针对性地进行了模型设计，并通过大规模训练工具及线上部署优化多次成功落地，带来了线上收入提升。
美团技术团队·2022-11-29 21:55

【Pytorch Geometric学习】 Message Passing 函数解析

2介绍  PytorchGeometric和dgl是两个基于MessagePassing（消息传递）的图神经网络框架，两个框架的实现方式个人感觉有很大的不同。在此处介绍pyg的消息传递方式。  
一穷二白到年薪百万·2022-11-29 14:27

GNN最佳项目实践

包含x和y的sample，三个step作为x307个传感器，12个stepsample比原始数据少12，307一个平面，3394sample的个数training的数据集的step_num,12个x去预测ynum_nodes，307个传感器input_size，3个特征device，是gpu上面字典，key取24minutes
fu_gui_mu_dan·2022-11-29 14:26

图神经网络关系抽取论文阅读笔记（四）

1GDPNet:用于关系提取的潜在多视图图的精炼(GDPNet:RefiningLatentMulti-ViewGraphforRelationExtraction)论文：GDPNet:RefiningLatentMulti-ViewGraphforRelationExtraction，20211.1引言由于基于BERT等序列模型与基于图模型算法是关系抽取任务的研究前沿，这篇文献构造了利用潜在的多
程哥哥吖·2022-11-29 14:16

图神经网络在生物医药领域的12项研究综述

其中，图神经网络（GNN）是一类用于处理图域信息的神经网络，由于有较好的性能和可解释性，现已被广泛应用到各个领域。图是一种强大的工具，可以表示由各种人工和自然过程产生的丰富而复杂的数据。
智源社区·2022-11-29 13:04

图神经网络 | Python基于空间感知图神经网络的数据预测

图神经网络|Python基于空间感知图神经网络的数据预测目录图神经网络|Python基于空间感知图神经网络的数据预测效果分析基本描述程序实现参考资料效果分析基本描述空间感知图神经网络和跨级分子轮廓预测数字全幻灯片图像是评估癌症微环境空间背景的独特方式
小橘算法屋·2022-11-29 13:03

【文末赠书】京东图计算团队：图深度学习在广告反作弊领域的应用

近些年随着图深度学习的迅猛发展，图神经网络在风控领域有着广泛的应用。图深度学习算法可以‍刻画图中的结构信息和节点自身的特征信息，并且深度学习方法有强大的泛化能力，能大幅提升识别效果。
深度学习技术前沿·2022-11-29 11:36

知识图谱上的图神经网络（文末留言赠书）

本文节选自《图神经网络：基础与前沿》一书！——正文——几乎所有早期的知识图谱嵌入的经典方法都是在对每个三元组打分，在实体和关系的表示中并没有完全考虑到整幅图的结构。
人工智能与算法学习·2022-11-29 11:05

【无标题】

SR-GNN论文的核心方法模型结构图1.1构建SessionGraph1.2通过GNN学习Item的向量表征1.3session的embedding表示总结paddle，datawhale开源代码参考论文的核心方法
中三边肥·2022-11-29 00:21

论文阅读：GraphSNN

2022年ICLR高分论文GraphSNNGNN的缺陷GNN的一个核心思想就是，从邻域结点聚合信息，再和自己的信息combine形成下一层的信息每一个结点的计算图如上图所示。
weixin_42331532·2022-11-28 23:15

论文阅读——学习与知识图交互背后的意图以供推荐

最近的一个技术趋势是开发基于图神经网络(G
春春辉·2022-11-28 23:43

【kg推荐-＞精读】Differentiable Sampling on Knowledge Graph for Recommendation with Relational GNN

DSKReGDifferentiableSamplingonKnowledgeGraphforRecommendationwithRelationalGNNAbstract出现冷启动问题时，将KGs作为sideinformation可以缓解这一问题。问题：nodedegrees是倾斜（skewed）的；KGs中大量交互是推荐无关的。解决：本文提出一种基于知识图谱的可微抽样推荐方法。设计了一种可微分
小明2766·2022-11-28 23:38

KGCN论文阅读

KGCN论文阅读KGCN知识图谱+图神经网络在推荐系统中的应用推荐算法的先验知识KGCN基于知识图谱的推荐系统的问题定义定义一些说明整体框架单层KGCN实验消融KGCN知识图谱+图神经网络在推荐系统中的应用推荐算法的先验知识推荐系统中用户中有两种行为
weixin_42331532·2022-11-28 23:37

Releasing Graph Neural Networks with Differential Privacy Guarantees

本文提出了一种针对于图的特殊学生GNN模型释放方式，不需要分割数据集PrivGnn。使用公开数据集训练学生模型，部分隐私
ren2966717445·2022-11-28 14:16

卡内基梅隆大学开源：图神经网络和多样性采样的联合3D跟踪和预测

首先，我们通过引入图形神经网络（GNN）来提出一种功能交互技术，以捕获多个代理相互交互的方式。GNN能够对复杂的层次结构交
imalg图像算法·2022-11-28 13:03

推荐模型-上下文感知-2019：Fi-GNN

Fi-GNN:ModelingFeatureInteractionsviaGraphNeuralNetworksforCTRPrediction"inCIKM2019.Referencecode:-https
u013250861·2022-11-28 13:28

DGL学习笔记——第二章 消息传递范式

提示：DGL用户指南学习中文章目录一、内置函数和消息传递API二、编写高效的消息传递代码总结消息传递是实现GNN的一种通用框架和编程范式。它从聚合与更新的角度归纳总结了多种GNN模型的实现。
斯外戈的小白·2022-11-28 07:49

图神经网络（二）：知识点整理

文章目录一.知识图谱与图神经网络的关系1.时代特性2.结构特性3.应用特性二.图神经网络知识体系1.GNN简介2.GNN的通用设计流程2.1查找图结构2.2明确图类型和规模2.3设计损失函数2.4通过计算模块构造模型
J_Xiong0117·2022-11-28 07:16

GNN、GCN原理及推导

在这里插入图片描述GNN分为两个角度去研究，一个空间域，一个谱域。
要成为手撕公式的男人·2022-11-28 07:44

（DataWhale）图神经网络Task03：基于图神经网络GCN/GAT的节点表征与分类

文章目录Cora数据集的准备与分析TSNE可视化节点表征分布图节点分类模型实现与对比（MLPvs.GCNvs.GAT）MLP分类模型GCN分类模型GAT分类模型结果比较与分析参考Cora数据集的准备与分析Cora是一个机器学习论文数据集，其中共有7个类别（num_classes：基于案例、遗传算法、神经网络、概率方法、强化学习、规则学习、理论。整个数据集中共有2708篇论文（num_nodes），
misite_J·2022-11-28 07:44
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