GNN图神经网络第35页

PyTorch：模型定义

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的提出解决了图像、视频处理中的诸多问题，RNN/LSTM模型解决了序列数据处理的问题，GNN

uncle_ll·2022-11-20 23:19

图神经网络简介，什么是图神经网络，GNN

2.3.1分子结构表示成图2.3.2社会人物关系表示成图2.3.3其他可以表示成图的信息三、哪些类型的问题有图结构数据3.1图层面的任务3.2节点层面的任务3.3边层面的任务四、神经网络用在图上面的挑战五、图神经网络

一起躺躺躺·2022-11-20 22:33

处理动态图的图神经网络

已有方法：图神经网络（扩展传统的神经网络）用来处理图结构相关的任务。存在问题：已有的图神经网络都是为静态图设计的，不能利用动态图（比如社交网络中

Xidian小韩同学·2022-11-20 22:31

图神经网络的池化操作

图神经网络有两个层面的任务：一个是图层面（graph-level），一个是节点（node-level）层面，图层面任务就是对整个图进行分类或者回归（比如分子分类），节点层面就是对图中的节点进行分类回归（

shawn697·2022-11-20 22:26

顶级图神经网络会议

§KDD§ICLR§ICML§NeurIPS§WWW§WSDM搜索建议：Tips:Narrowdownrelevantpapersbysearchingtitles(e.g.,containing“graph”).

fVector·2022-11-20 22:56

图神经网络——制作数据集

目前看来，很多图神经网络（GAT/GCN）都有使用cora数据集，但是怎么更换为自己的数据集？——————>难道是换成类似的形式？.x.allx这些，emmmm，曾经我有产生这个疯狂的想法。

qq_1248742467·2022-11-20 22:19

图神经网络

在图上面的问题图层面:预测整个图的单个属性——eg:一个用图表示的分子其气味更像什么？（即其问题会涉及到整个图的结构）节点层面:预测图中每个节点的一些属性——eg:一个组织中，两个管理者存在分歧，判断其他成员更支持哪一个管理者？其和对应表示的图中两个管理者和其他成员的距离高度相关。边层面:预测图中边的属性或是否存在——eg:预测几个人之间的关系(对于发现实体之间的连接，可以认为图是完全连接的，然后

爱跳舞的小c·2022-11-20 22:18

GNN图神经网络学习【记录】

视频讲解链接-李沐B站教程：GNN从入门到精通https://www.bilibili.com/video/BV1K5411H7EQ/?

Ray Song·2022-11-20 22:09

解决调用torch_geometric报错No module named ‘torch_sparse‘等问题，以及torch_sparse torch_scatter等的安装问题

出现的问题：torch_geometric报错会出现为torch_sparsetorch_scatter等的问题最近又开始搞图神经网络方面的东西，要用到torch_geometric。

想要赚钱啊·2022-11-20 19:22

计算机视觉自学进阶路上不可忽略的几个原创公众号

深度学习与图网络最近几年，图神经网络迅速崛起，得到了AI领域非常大的关注，图神经网络也在各个领域得到了广泛的应用。

夕小瑶·2022-11-20 17:03

【论文解读|AAAI2021】HGSL - Heterogeneous Graph Structure Learning for Graph Neural Networks 图神经网络的异构图结构学习

林若漫空·2022-11-20 16:57

【KDD2021】Are we really making much progress? Revisiting, benchmarking, and refining HGNNs

文章目录摘要1引言3现有异构GNN的问题3.1节点分类3.1.1[HAN](https://blog.csdn.net/yyl424525/article/details/103804574)3.1.2

林若漫空·2022-11-20 16:57

【论文解读|KDD2021】HeCo - Self-supervised Heterogeneous Graph Neural Network with Co-contrastive Learning

对比学习基于对比学习的自监督异构图神经网络文章目录摘要1引言2相关工作4HeCo模型4.1节点特征转化4.2网络模式视图编码器4.3元路径视图4.4视图掩码机制4.5协同对比优化5实验6结论摘要异构图神经网络

林若漫空·2022-11-20 16:27

腾讯Angel Graph团队刷新GNN最强榜单OGB世界纪录!

导读：近日，在国际顶级图学习标准OGB（OpenGraphBenchmark）挑战赛中，腾讯大数据AngelGraph团队联合北京大学-腾讯协同创新实验室，以较大优势在三个最大的OGB分类数据集：ogbn-papers100M、ogbn-products和ogbn-mag三项任务榜单第一！OGB是目前公认最权威的图学习通用性能评价基准数据集，由斯坦福大学JureLeskovec教授团队建立并开源，

腾源会·2022-11-20 15:52

【深度学习6】图神经网络库 PyTorch Geometric（PYG）手动安装流程（绝对成功）

目录PyTorchGeometric简介安装PyTorchGeometricPyTorchGeometric简介官方网站：PyGDocumentation—pytorch_geometricdocumentation(pytorch-geometric.readthedocs.io)PyTorchGeometric中设计了一种新的表示图数据的存储结构，也是PyTorchGeometric中实现的各

烈日松饼·2022-11-20 13:06

时空图神经网络（ST-GNN）

2.摘要文章介绍了时空图神经网络（ST-GNN），这是一种新的GNN结构，专门用于联合处理时变网络数据的基本时空拓扑。文章提出的体系结构由时间和图卷积滤波器组成，以及逐点非线性激活函数。

当交通遇上机器学习·2022-11-20 12:20

R-GCN关系图卷积神经网络实战总结

这篇总结是参考于图神经网络的经典论文ModelingRelationalDatawithGraphConvolutionalNetworks及作者源码的基础上完成的，使用的脚本语言为python，深度学习框架

朱格羽·2022-11-20 12:08

图神经网络详解及其在交通预测方面的应用

layout:myposttitle:图神经网络及其在交通预测方面的应用categories:[Trafficprediction,GraphNeuralNetworks]图神经网络图神经网络可以粗略地分为基于谱的图神经网络和基于空间的图神经网络

小卜妞~·2022-11-20 12:37

图卷积神经网络 | Python实现基于GCN-GRU图卷积门控循环单元网络模型

模型结构GNN模型主要研究图节点的表示（GraphEmbedding），图边结构预测任务和图的分类问题。

小橘算法屋·2022-11-20 12:05

交通状态预测 | Python实现基于扩散卷积和GNN的交通流时空预测

交通状态预测|Python实现基于扩散卷积和GNN的交通流时空预测目录交通状态预测|Python实现基于扩散卷积和GNN的交通流时空预测基本介绍环境配置数据处理模型结构程序设计参考资料基本介绍将交通流建模为有向图上的扩散过程

小橘算法屋·2022-11-20 12:04

图神经网络简介及其在交通流预测中的应用

原文链接：图神经网络简介及其在交通流预测中的应用1.火爆的图神经网络究竟什么来路？最近几年，作为一项新兴的图数据学习技术，图神经网络（GNN）受到了广泛的关注。2018年年末，发生了两件特殊的事情。

山科智能信息处理实验室·2022-11-20 12:01

图神经网络 | Python实现基于T-GCN时间图卷积网络模型的交通预测

图神经网络|Python实现基于T-GCN时间图卷积网络模型的交通预测目录图神经网络|Python实现基于T-GCN时间图卷积网络模型的交通预测效果分析基本描述模型结构程序实现参考资料效果分析基本描述准确

小橘算法屋·2022-11-20 12:58

【图机器学习】图神经网络入门（二）图上的傅里叶变换

在之前的文章中已经简单介绍了谱图理论【图机器学习】图神经网络入门（一）谱图理论，在本小节主要介绍如何从传统的傅里叶变换到图上的傅里叶变换。其中个人理解有错的地方希望，大家多多指正。

一穷二白到年薪百万·2022-11-20 11:57

图卷积神经网络1-谱域图卷积：拉普拉斯变换到谱域图卷积

知乎主页备注：本篇博客摘自某培训机构上的图神经网络讲解的视频内容，该视频关于图神经网络入门讲解、经典算法的引入和优缺点的介绍比较详细，逻辑主线也比较清晰。因此记录分享下。

奥卡姆的剃刀·2022-11-20 11:56

拉普拉斯算子属于卷积方法吗_2020 年 GNN 开卷有益与再谈图卷积

题记2019年，GNN从来没有这样繁荣过。一方面，计算机视觉、自然语言处理等领域都忽如一夜春风来，反复“发现”了自身潜在的Graph结构，与GNN融合。

weixin_39772388·2022-11-20 11:47

谱域GCN的一些基础知识总结

目录1谱域GCN1.1GNN和GCN有什么不同？1.2为什么GCN中要引入拉普拉斯矩阵？1.3为什么拉普拉斯矩阵要正则化？1.4为什么要对拉普拉斯矩阵进行特征分解？

CKK77DYY·2022-11-20 11:15

最基础的GNN与GCN理解

GNN与GCN理解一、为何引入GNN与GCN？二、GNN（图域角度）1、能干嘛？2、怎么做？

kc7w91·2022-11-20 11:36

跳出公式，看清全局，图神经网络（GCN）原理详解

本文转载自公众号：SimpleAI。作者|郭必扬编辑|CamelGCN问世已经有几年了（2016年就诞生了），但是这两年尤为火爆。本人愚钝，一直没能搞懂这个GCN为何物，最开始是看清华写的一篇三四十页的综述，读了几页就没读了；后来直接拜读GCN的开山之作，也是读到中间的数学部分就跪了；再后来在知乎上看大神们的讲解，直接被排山倒海般的公式——什么傅里叶变换、什么拉普拉斯算子等等，给搞蒙了，越读越觉得

first_adam·2022-11-20 11:28

基于图神经网络的代码漏洞检测方法

文章结构1.引言1.1漏洞现状1.2漏洞研究传统特点现有的研究方案大多把源代码转化为文本序列，使用自然语言处理中常用的循环神经网络进行自动化特征提取，但这忽略了代码中由于跳转、循环、判断形成的控制流特征，往往会有较大的信息损失。如何提取源代码样本的特征信息，把源代码样本转换成适合后续神经网络训练的数据形式并最大化保留样本信息是关键问题之一。1.3文章贡献1.3.1设计了一种基于中间语言控制流图的代

ithicker·2022-11-20 10:37

【图神经网络】基于图的生成模型

参考文献[1]生成模型VAE、GAN和基于流的模型详细对比[2]基于流的生成模型-Flowbasedgenerativemodels[3][读论文ICLR2020]GraphAF:基于流的分子图生成自回归模型[4]论文导读|图生成模型综述

一穷二白到年薪百万·2022-11-20 10:37

ICLR最高分论文揭秘模型泛化，GNN是潜力股

文|JerryQiu编|小轶我们都知道，人类在很多任务上都可以很好地完成“外推”，例如：啊不——我是说——例如，我们学会两位数的加减乘除后，就可以轻松将其推广至任意大整数的四则运算：从数学的角度来讲，外推其实是与内插并列的一个概念。想必大家对多项式插值、样条插值等插值方法不陌生。通过已知的、离散的数据点，在范围内推求新数据点，即称为内插（Interpolation）。而如果我们在已知数据在范围外推

夕小瑶·2022-11-20 06:00

Label-Specific Dual Graph Neural Network for Multi-Label Text Classification，ACL2021 finding

为了解决上述问题，本文提出了一种新的标签特异性对偶图神经网络(LDGN

五月的echo·2022-11-20 06:45

图神经网络论文阅读(十一) Hierarchical Graph Convolutional Networks for Semi-supervised，IJCAI2019

本文作者来自中科大。基于邻域聚集的模型大多比较浅，缺乏图池机制，使得模型无法获得足够的全局信息。为了增加接收域，我们提出了一种新的半监督节点分类的深度层次图卷积网络（HierarchicalGraphConvolutionalNetwork(H-GCN)）。H-GCN首先将结构上相似的节点重复聚合为超节点，然后将粗化后的图细化为原始图，恢复每个节点的表示。所提出的粗化过程扩大了每个节点的接受域，从

五月的echo·2022-11-20 06:15

ICLR最高分论文揭秘模型泛化，GNN是潜力股！

点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达本文转载自：夕小瑶的卖萌屋文|JerryQiu编|小轶我们都知道，人类在很多任务上都可以很好地完成“外推”，例如：啊不——我是说——例如，我们学会两位数的加减乘除后，就可以轻松将其推广至任意大整数的四则运算：从数学的角度来讲，外推其实是与内插并列的一个概念。想必大家对多项式插值、样条插值等插值方法不陌生。通过已知的、离散的数据点，在范围

Amusi（CVer）·2022-11-20 06:36

进一步认识Deepchem的分子特征化: 将化学分子结构作为到随机森林\CNN\RNN\GNN等机器学习模型输入的三种方法

'''bywufeil进一步认识分子特征化:将化学分子结构作为到随机森林\CNN\RNN\GNN等机器学习模型的输入如何将一个分子SMile表示的分子输入到机器学习/深度学习中呢？

wufeil·2022-11-20 06:12

图神经网络入门（三）GAT图注意力网络

本文是清华大学刘知远老师团队出版的图神经网络书籍《IntroductiontoGraphNeuralNetworks》的部分内容翻译和阅读笔记。

weixin_45519842·2022-11-20 05:09

图神经网络与图注意力网络相关知识概述

#图神经网络##图注意力网络#随着计算机行业和互联网时代的不断发展与进步，图神经网络已经成为人工智能和大数据的重要研究领域。

霜里snow·2022-11-20 05:39

GAT 图注意力网络

在GNN里，权重是人为给定的，在GCN里，权重是跟结点的度有关系的，而在GAT里，权重跟结点所具有的特征有关系。怎么计算的呢？还是看原来那副图。

xiao_kong_long_·2022-11-20 05:30

GAT图注意力网络

GAT(GraphAttentionNetworks)，加入了注意力机制的图神经网络，与GCN不同的是，其消息传递的权重是通过注意力机制得到。

十年前的海苔·2022-11-20 05:12

A股实践：图神经网络与新闻共现矩阵策略（附代码）

量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。量化投资与机器学习公众号独家撰写感谢ChinaScope对本文提供数据支持核心观点本文在Qlib已实现的图神经网

普通网友·2022-11-20 02:55

论文阅读-Federated Social Recommendation with Graph NeuralNetwork

末世灯光·2022-11-19 23:54

图神经网络（GNNs）模型学习笔记与总结

GCN学习笔记1基于谱域的GCN1.1知识要点：1.2Spectral-basedmodels1.2.1SpectralNetwork1.2.2ChebNet（2016）1.2.3GCN（2017）1.2.4AGCN（2018）1.2.5DGCN（2018）1.2.6GWNN1.2.7小结2基于空间的GCN2.1知识要点2.2Spatial-basedmodels2.2.1NeuralFPs2.2

Arvin Ou·2022-11-19 22:14

图神经网络的直推式(Transductive)学习与归纳(Inductive)学习

一般的定义如何理解inductivelearning与transductivelearning?-王晋东不在家的回答-知乎https://www.zhihu.com/question/68275921/answer/2034667107Inductivelearning，翻译成中文可以叫做“归纳式学习”，顾名思义，就是从已有数据中归纳出模式来，应用于新的数据和任务。我们常用的机器学习模式，就是这样

sanananana·2022-11-19 22:39

inductive learning 与 transductive learning在图神经网络上的区别

监督学习与非监督学习监督学习简单解释：监督学习就是要在一组有标签信息的数据中训练一个模型，然后将该模型应用于一组测试数据上分析模型的泛化误差。监督学习会把数据分成训练集和测试集，监督学习方法的重要假设是数据的分布是独立同分布的。监督学习要在训练数据中归纳出一个一般规则然后应用于测试数据中。训练数据是有标签的，测试数据是没有标签的。百度百科解释非监督学习，简单解释：非监督学习是在数据中无标记信息或者

siyan985·2022-11-19 22:08

图神经网络从入门到入门

作者|yyHaker原文|文末『阅读原文』处整理|极市平台导读本文从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graphpooling策略DiffPool

zenRRan·2022-11-19 21:31

详细 | 图神经网络从入门到入门

作者|yyHaker编辑|极市平台导读本文从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graphpooling策略DiffPool等等做一个简单的小结

机器学习算法那些事·2022-11-19 21:24

从机器学习到图神经网络，inductive和transductive的区别

文章目录机器学习归纳式学习（inductivelearning）转导式学习（transductivelearning）图表示学习归纳式学习（inductivelearning）节点表示图表示转导式学习（transductivelearning）节点表示参考资料机器学习归纳式学习（inductivelearning）测试集的数据完全不会被见过训练输入：半监督学习：输入训练集特征，未标记的特征和训练集

codingClaire·2022-11-19 21:21

基于GNN为群体机器人构建信息分享机制

文稿整理者：何常鑫审稿&修改：李庆标本人总结于2022年1月12日剑桥大学计算机系Prorok实验室李庆标博士关于“基于GNN为群体机器人构建信息分享机制”在深蓝学院的公开课。

深蓝学院·2022-11-19 21:30

【文献笔记】How powerful are graph neural networks?

representationalpropertiesandlimitationsofGNNtheoreticalanalysisoftheexpressibilityofGNNGraphIsomorphismNetwork(GIN)validation1IntroductionInsight:GNN

sinat_33365106·2022-11-19 20:21

论文笔记：ICLR 2019 How Powerful Are Graph Neural Networks

前言虽然GNN提供了在深度学习层面解决非欧式空间图结构数据的一系列方法，但人们对其表示学习方法的特点和局限性认识有限。因此作者提出了一个理论框架来分析GNNs捕获不同图结构的表达能力。

饮冰l·2022-11-19 20:50

推荐频道

GNN图神经网络