GNN图神经网络

异构图网络

图神经网络本文基于b站【图神经网络】GNN从入门到精通的基础上进一步添加内容进行介绍本文将用4个PPT总结图神经网络中的基本思想与算法在之前的文章中我们简单介绍了图神经网络GNN、Graphembedding
lulu_Tang·2022-10-10 17:50

DIFFPOOL - Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling NIPS 2018

文章目录1相关介绍相关概念背景介绍模型简介2相关工作3DIFFPOOL：可微的pooling方法3.1问题定义图神经网络堆叠GNNs和pooling层3.2通过学习聚类分配矩阵来进行可微的poolingQ1
不务正业的土豆·2022-10-09 15:36

华南理工深度学习与神经网络期末考试_【深度学习】图神经网络与图卷积网络...

图神经网络与图卷积网络本文主要参考了：GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplicationsarxiv.orgDeepLearningonGraphs:ASurveyarxiv.org
weixin_39731807·2022-10-09 15:04

图神经网络/GNN(六)-基于图神经网络的图表征学习方法

Task6概览之前的任务是学习如何设计图神经网络进行节点表征学习，并基于习得的节点表征进行下游的任务，例如节点分类或者链路预测。本次任务将进行图级别表示的学习，称之为图表征学习。
ATMh__zhang·2022-10-09 15:04

基于图神经网络 链路预测

【ICLR2020】基于图神经网络的归纳矩阵补全[图表示学习]1链路预测问题文献总结[图表示学习]2动态图(DynamicGraph)最新研究总结（2020）[图表示学习]动态网络上的图神经网络文献阅读总结
tiger00O·2022-10-09 15:03

CS224W图机器学习笔记自用：GNN Augmentation and Training

Recap：today’soutline：（4）Graphaugmentation（5）Learningobjective1.GNN的图增强（GraphAugmentationforGNNs）两种图增强的方法
小粥铺·2022-10-09 15:01

异质图神经网络（HGNN）常用数据集信息统计（持续更新ing...）

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录最近更新时间：2022.9.27最早更新时间：2022.9.27文章目录1.整体介绍2.ogbn-mag3.AMiner(metapath2vec)4.AMinerNetwork5.DBIS6.DBLP(MAGNN)7.IMDB(MAGNN)8.IMDB(Simple-HGN)9.LastFM10.MovieLens(PyG)11.ACM12.Freebase13
诸神缄默不语·2022-10-09 15:28

链接预测中训练集、验证集以及测试集的划分(以PyG的RandomLinkSplit为例)

之前学术界关于链接预测的方案主要可以分为三类：启发式方法（HeuristicMethods），NetworkEmbedding的方法和图神经网络
Cyril_KI·2022-10-09 15:57

使用PyG进行图神经网络的节点分类、链路预测和异常检测

图神经网络(GraphNeuralNetworks)是一种针对图结构数据(如社交图、网络安全网络或分子表示)设计的机器学习算法。它在过去几年里发展迅速，被用于许多不同的应用程序。
deephub·2022-10-09 15:27

使用PyG进行图神经网络的节点分类、链路预测和异常检测

图神经网络(GraphNeuralNetworks)是一种针对图结构数据(如社交图、网络安全网络或分子表示)设计的机器学习算法。它在过去几年里发展迅速，被用于许多不同的应用程序。
·2022-10-09 10:34

基于消息传递机制的自回归图网络PDE求解器

前沿这篇论文是继承了DeepMind用图神经网络求解PDE的思路，引入了自回归方法来进行计算，加快了计算速度，并规避了自回归方法的累积误差问题。
·2022-10-08 23:30

最通俗易懂的图神经网络（GCN）原理详解

gcn原文(Multi-layerGraphConvolutionalNetwork(GCN)withfirst-orderfilters)GCN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
Mr_不想起床·2022-10-08 18:29

视觉合集1

发个合集把~~##图神经网络一种基于广义模板的图神经网络，用于准确的有机反应性预测化学反应性的可靠预测仍属于知识渊博的合成化学家。通过使用人工智能使这一过程自动化可以加速未来数字实验室的合成设计。
tt姐whaosoft·2022-10-08 11:46

力荐一本最新的GNN书籍, 领域大牛云集~(附下载方式)

力荐一本最新的GNN书籍,基本做GNN比较厉害的大佬全都参与了.从基础,前沿到应用,各种围绕GNN展开的研究全都有,如节点/边/图级别任务,同质/异质/动态图神经网络,表示能力,可解释性,AutoML,
weixin_45519842·2022-10-08 07:56

深度学习五大神经网络 1

深度学习五大神经网络（CNN、RNN、GAN、GNN、LSTM）参考7-前向传播整体流程_哔哩哔哩_bilibili目录一、深度学习要解决的问题二、计算机视觉任务◼图形分类任务：◼计算机视觉面临的挑战：
水w·2022-10-08 07:39

Model Degradation Hinders Deep Graph Neural Networks（AIR）论文阅读笔记

链接论文题目：模型退化阻碍深度图神经网络（AIR）（2022KDD）论文链接：ModelDegradationHindersDeepGraphNeuralNetworks(arxiv.org)代码链接：
刘大彪·2022-10-08 07:07

《Graph Neural Networks Foundations,Frontiers and Applications》预备章节（符号）翻译和解读

书名：《GraphNeuralNetworksFoundations,FrontiersandApplications》(图神经网络的基础、前沿和应用)出版社：SpringerBerlinHeidelberg
刘大彪·2022-10-08 07:07

《Graph Neural Networks Foundations,Frontiers and Applications》第一部分第一章1.1节翻译和解读

书名：《GraphNeuralNetworksFoundations,FrontiersandApplications》(图神经网络的基础、前沿和应用)出版社：SpringerBerlinHeidelberg
刘大彪·2022-10-08 07:36

ICLR2023图神经网络相关的文章整理

GraphAttentionRetrospectiveKimonFountoulakis(Waterloo)LimitlessStabilityforGraphConvolutionalNetworksTheGraphLearningAttentionMechanism:LearnableSparsificationWithoutHeuristicsNetworkControllabilityPe
刘大彪·2022-10-08 07:36

《Graph Neural Networks Foundations,Frontiers and Applications》预备章节（名词）翻译和解读

书名：《GraphNeuralNetworksFoundations,FrontiersandApplications》(图神经网络的基础、前沿和应用)出版社：SpringerBerlinHeidelberg
刘大彪·2022-10-08 07:06

NIPS2022上的图神经网络相关论文总结

1.GNN探究模型表达能力HowPowerfulareK-hopMessagePassingGraphNeuralNetworksOrderedSubgraphAggregationNetworksConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithChebyshevApproximation
刘大彪·2022-10-08 07:36

GNN学习笔记（三） Graph Neural Network概述

GNN学习笔记（三）GraphNeuralNetwork概述前言一、Foundations1.GNN的方法2.GNN的理论理解3.GNN的规模问题4.GNN的解释性5.GNN的对抗鲁棒性二、Frontiers1
幕后有华·2022-10-08 07:02

GNN学习笔记（一）基本概念

GNN学习笔记（一）基本概念图的基本概念graphsubgraphcentralityneiborhoodcommunitystructuregraphsamplingheterogeneousgraphhypergraphsrandomgraphdynamicgraph
幕后有华·2022-10-08 07:01

《Graph Neural Networks Foundations,Frontiers and Applications》第一部分第一章第1.2.1节翻译和解读

书名：《GraphNeuralNetworksFoundations,FrontiersandApplications》(图神经网络的基础、前沿和应用)出版社：SpringerBerlinHeidelberg
刘大彪·2022-10-08 07:59

AI学习路线

colab、pytorch、dnn、cnn、attention、rnn、gnn、gan、flow、解释性、攻击、RL、元学习都是AI方面最为重要的基础。配套课程网站：https
出尘呢·2022-10-07 19:14

图神经网络基础知识

图神经网络基础知识表示学习独热向量GCN的性质GCN和CNN的联系GCN的问题——过平滑GNN的变体与框架GraphSAGEGATR-GCNGNN的通用框架MPNNNLNN图分类基于层次化池化的图分类图神经网络的应用图神经骨干网络
DCGJ666·2022-10-07 16:47

图神经网络入门课程推荐

图神经网络课程10天时间带你深入浅出机器学习图神经网络GNN-贪心学院_哔哩哔哩_bilibili【斯坦福大学公开课】最新！
Yuetianw·2022-10-05 07:47

图神经网络（五）基于GNN的图表示学习（1）图表示学习

图神经网络（五）基于GNN的图表示学习（1）图表示学习第五章基于GNN的图表示学习5.1图表示学习参考文献第五章基于GNN的图表示学习 图数据有着复杂的结构、多样化的属性类型，以及多层面的学习任务，要想充分利用图数据的优势
炎武丶航·2022-10-05 07:17

图神经网络（五）基于GNN的图表示学习（4）基于图自编码器的推荐系统实战代码

图神经网络（五）基于GNN的图表示学习（4）基于图自编码器的推荐系统实战代码基于图自编码器的推荐系统实战代码代码说明autoencoder.pydataset.pymain.py运行结果基于图自编码器的推荐系统实战代码代码说明
炎武丶航·2022-10-05 07:17

图神经网络（一）图信号处理与图卷积神经网络（6）GCN实战

图神经网络（一）图信号处理与图卷积神经网络（6）GCN实战GCN实战1.SetUp2.数据准备3.图卷积层定义4.模型定义5.模型训练完整代码代码说明1.SetUp2.数据准备3.图卷积层定义4.模型定义
炎武丶航·2022-10-05 07:47

图神经网络（四）图分类（1）基于全局池化的图分类

图神经网络（四）图分类（1）基于全局池化的图分类第四章图分类4.1基于全局池化的图分类参考文献第四章图分类 图分类问题是一个很重要的图层面的学习任务。
炎武丶航·2022-10-05 07:47

新书推荐 | 深入浅出图神经网络：GNN原理解析

新书推荐《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》长按二维码了解及购买极验AI&图项目团队倾力之作！从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络，理论与实践相结合。
hzbooks·2022-10-05 07:03

【AI好书】业界首本图神经网络书籍上市，送5本！

今天要推荐的书籍是《深入浅出图神经网络-GNN原理解析》，这是业界首本讲述图神经网络的书籍！
机器视觉CV·2022-10-05 07:58

机器学习/深度学习/图机器学习 学习小结

目录前言学习小结一、机器学习部分二、深度学习部分三、图神经网络概念清晰！概念清晰！概念清晰！磨刀不误砍柴工！最难的是开始，最简单的也是开始！
喵木木·2022-10-05 07:28

【读书笔记】《深入浅出图神经网络——GNN原理解析》

图信号处理与图卷积神经网络1.1图信号与图的拉普拉斯矩阵1.2傅里叶变换1.3图滤波器（GraphFilter）1.4图卷积神经网络2.GCN实战3.图卷积层的数学表达4.GraphSAGE0.前言《深入浅出图神经网络
喵木木·2022-10-05 07:27

【图神经网络实战】深入浅出地学习图神经网络GNN（上）

文章目录一、图神经网络应用领域1.1芯片设计1.2场景分析与问题推理1.3推荐系统1.4欺诈检测与风控相关1.5知识图谱1.6道路交通的流量预测1.7自动驾驶（无人机等场景）1.8化学，医疗等场景1.9
WSKH0929·2022-10-05 07:55

python视频培训班

七大专题分别为Python机器学习，图像识别与深度学习，深度学习与NLP，知识图谱、图神经网络和强化学习，深度学习
毛毛648python教学·2022-10-04 07:38

聊城python培训哪个好

七大专题分别为Python机器学习，图像识别与深度学习，深度学习与NLP，知识图谱、图神经网络和强化学习，深度学习
毛毛648python教学·2022-10-04 07:37

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七大专题分别为Python机器学习，图像识别与深度学习，深度学习与NLP，知识图谱、图神经网络和强化学习，深度学习
毛毛648python教学·2022-10-04 07:07

《深入浅出图神经网络--GNN原理解析》一些概念【待整理完】

1.傅里叶变换：傅里叶变换是将时域中的数据转换到频域中的一种方法。傅里叶变换可以将任意一个函数分解为一系列不同频率的正弦波(三角函数)的叠加傅里叶变化的意义：可以直观的理解为：由于傅里叶变换可以将函数分解为多个正弦波，每种正弦波代表着一种维度，那么假设f(x)可以分解为3种正弦波分别以a1,a2,a3三种频率叠加，那么，此时，我们就可以将这三种频率视为观察这个函数f(x)的三种维度，三种视角。在这
chuanauc·2022-10-03 07:33

图神经网络 基础与前沿,神经系统知识网络图

知识图谱怎样入门知识图谱作为一门学问，绝不是用个图数据库写几条查询，或者用规则写一个表格的提取，就可以称为成功的运用的。和所有的学科一样，都需要长期的艰苦的努力，在充分了解前人成果的基础上，才有可能做出一点点成绩。知识图谱作为人工智能（AI）的一个分支，和AI的其他分支一样，它的成功运用，都是需要知道它的所长，更需要知道它的所短的。特别是AI各个学派林立，经验主义（机器学习）、连接主义（神经网络）
神经网络技术宅·2022-10-02 11:50

手写数字识别：CNN-AlexNet

zhuanlan.zhihu.com/p/101262336https://blog.csdn.net/panrenlong/article/details/81736754深度神经网络方法（任选）：CNN、RNN、GNN
tick-tick·2022-10-01 07:14

[源码笔记]Graph Convolutional Network(GCN) 图卷积网络源码详解

GCN源码详解参考：[Github源码]tkipf/pygcn:GraphConvolutionalNetworksinPyTorch(github.com)图神经网络入门：GCN论文+源码超级详细注释讲解
LightInk2020·2022-10-01 07:50

2022大规模电商图上的风险商品检测

近年来，图计算尤其是图神经网络等技术获得了快速的发展以及广泛的应用。在电商平台上的风险商品检测场景中，黑灰产和风控系统之间存在着激烈的对抗，
Icy Hunter·2022-09-29 14:55

gnn python 包_Pytorch 图神经网络（GNN）实战推荐

一、资源简介最近以来图神经网络(GNN)在各个领域越来越受到欢迎，包括社交网络、知识图谱、推荐系统，甚至生命科学。
weixin_39782500·2022-09-28 07:12

【pytorch-geometric文档翻译】0. Notes说明

pytorch-geometric官方文档PYGDOCUMENTATION-PYG文档PyG(PyTorchGeometric)是一个基于PyTorch构建的库，可轻松编写和训练GraphNeuralNetworks图神经网络
Nat_Jst·2022-09-28 07:04

PyG教程(1)：初识Pytorch Geometric

PyG全称是PytorchGeometric，它是一个基于Pytorch构建的库，可以帮助用户快速构建和训练自己的图神经网络模型。
斯曦巍峨·2022-09-28 07:33

Datawhale 6月学习：图神经网络小结

概述这次学习历时约一个月，从图论基础入手，先学习了消息传递图神经网络，以熟悉PyG库的使用及图神经网络的基本消息传递范式；接着学习了节点表征学习，边预测学习，及图表征学习三类基本的图学习任务的实现；在此过程中也穿插学习了数据的不同存储方式
SheltonXiao·2022-09-28 07:03

论文阅读 - RoSGAS: Adaptive Social Bot Detection with ReinforcedSelf-Supervised GNN Architecture Search

论文：RoSGAS：具有增强的自我监督GNN架构搜索的自适应社交机器人检测论文链接：https://arxiv.org/pdf/2206.06757.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2206.06757
无脑敲代码，bug漫天飞·2022-09-28 07:02

图神经网络 图像处理,神经网络与图像处理

CNN神经网络给图像分类（Matlab）你要看你的图像是什么。如果是彩色数字，先转成灰度。用MNIST训练网络。如果是各种主题，用彩色的imageNET训练。如果你的数据量大到足以与数据集媲美，那么直接用你的数据训练网络即可。在流行的数据集上训练完，你需要固定卷积池化层，只训练后面的全连接层参数，用你自己的数据集。CNN一是调整网络结构，几层卷积几层池化，卷积的模板大小等。而是在确定结构上调整参数
塑胶技术·2022-09-28 07:58
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