GNN图神经网络第41页

Graph Neural Network——图神经网络

本文是跟着李沐老师的论文精度系列进行GNN的学习的，详细链接请见：零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN）【论文精读】该论文的标题为《AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks

FavoriteStar·2022-09-19 07:59

【论文导读】 - 关于联邦图神经网络的3篇文章

文章目录FederatedGraphNeuralNetworks:Overview,TechniquesandChallenges论文信息摘要主要内容Afederatedgraphneuralnetworkframeworkforprivacy-preservingpersonalization论文信息摘要主要内容DecentralizedFederatedGraphNeuralNetworks论

1 + 1=王·2022-09-19 07:56

（Datawhale）图神经网络Task04：数据完全存储于内存的数据集类+节点预测与边预测实践

文章目录数据完整存储于内存的数据集类构造PyG规定的使用数据的一般过程`InMemoryDataset`基类继承`InMemoryDataset`的数据集构造实例基于节点表征的节点预测和边预测实践节点预测边预测Cora数据集预处理边预测图神经网络参考数据完整存储于内存的数据集类构造

misite_J·2022-09-18 07:53

Large Margin Few-Shot Learning

在图神经网络和原型网络两种最先进的小样本学习方法上的大量实验表明，我们的方法可以大大提高现有模型的性能。1Introduction小样本学习[4]是一个非常具有挑

哈哈哈hhhhhh·2022-09-17 13:22

综述 | GNN金融风控领域业界进展调研

来自：程序媛驿站前言：本文重点：工业界金融欺诈风控领域上GNN的应用及进展注：本文仅针对可用「深度图神经网络解决」的-「金融风控」相关的任务论文「除深度图神经网络之外，业界常用经典图算法」&「除金融欺诈风控领域之外

zenRRan·2022-09-13 00:42

GNN（图神经网络）在反欺诈领域的落地

今天的博客主要参考了《HeterogeneousGraphNeuralNetworksforMaliciousAccountDetection》和《GeniePath:GraphNeuralNetworkswithAdaptiveReceptivePaths》，都来自阿里的蚂蚁金服团队，都使用了当下最流行的GraphNeuralNetwork的相关知识。其实有关GCN的相关基础知识在网上都查的到，

guoyuhaoaaa·2022-09-13 00:07

用于文本图表示学习的GNN嵌套Transformer模型：GraphFormers

本期AITIMEPhD直播间，我们邀请到微软亚洲研究院与中国科学技术大学联合培养在读博士生——杨俊涵，为我们带来报告分享《用于文本图表示学习的GNN嵌套Transformer模型：GraphFormers

AITIME论道·2022-09-13 00:50

【GNN报告】ICT敖翔：图机器学习应对金融欺诈对抗攻击

目录1、简介2、图机器学习应对金融欺诈对抗攻击背景图机器学习识别金融欺诈挑战挑战1-类别不平衡的解决挑战2-标签不可信的解决挑战3-分布有漂移的解决图机器学习应对欺诈对抗攻击从数据角度出发从攻击者角度出发（倾向于添加异构边）总结展望问答3、参考1、简介报告主题图机器学习应对金融欺诈对抗攻击报告嘉宾敖翔（中国科学院计算技术研究所）报告摘要近年来，图机器学习方法由于其强大的关联特征提取能力，在数字金融

静静喜欢大白·2022-09-13 00:19

详解图信号处理与图卷积神经网络

前言本文参考–深入浅出图神经网络GNN原理解析一书图信号处理图信号处理（GraphSignalProcessing，GSP）是离散信号处理（DiscreteSignalProcessing，DSP）理论在图信号领域的应用

饮冰l·2022-09-08 04:03

神经网络图像效果图解析,图神经网络图像处理

如何用visio画卷积神经网络图。图形类似下图所示。大概试了一下用visio绘制这个图，除了最左面的变形图片外其余基本可以实现（那个图可以考虑用其它图像处理软件比如Photoshop生成后插入visio），visio中主要用到的图形可以在更多形状-常规-具有透视效果的块中找到块图形，拖入绘图区后拉动透视角度调节的小红点进行调整直到合适为止，其余的块可以按住ctrl+鼠标左键进行拉动复制，然后再进行

幸福的小肥熊·2022-09-08 04:05

详解机器学习的凸优化、图神经网络、强化学习、贝叶斯方法等四大主题

AI是一门入门简单，但想深入却很难的学科，这也是为什么AI高端人才一直非常紧缺的重要原因。在AI领域技术领域，我们可以说机器学习功底决定了一个人的上限也不为过。为什么？机器学习就像物理学中的数学，如果你对数学没有很好地掌握，想深入物理学科是不太可能的。放到AI领域，不管你做NLP方向也好，还是CV方向也好，只要深入下去，都会发现跟机器学习息息相关。在工作中，你是否能够利用1-3天的时间来复现任意顶

zenRRan·2022-09-07 16:33

浅谈GCN

文章目录一：GCN与GNN的区别二：GCN原理Step1:求图模型的邻接矩阵和度矩阵Step2：进行特征计算①邻接矩阵的改变②度矩阵的改变③Attention机制Step3：训练参数www的加权Step4

江南綿雨·2022-09-05 18:11

GNN的理解与研究

文章目录一：初识GNN1.什么是GNN2.GNN与CNN、RNN的区别3.GNN的应用领域二：GNN原理1.邻接矩阵2.聚合操作3.多层迭代一：初识GNN1.什么是GNN图（Graph）在讨论GNN之前

江南綿雨·2022-09-05 18:22

GIN：图同构网络

论文链接：https://arxiv.org/abs/1810.00826论文来源：ICLR2019一、概述目前的GNN框架大多遵循递归邻域聚合（或者消息传递）框架，并且已经出现各种GNN变种。

酷酷的群·2022-08-31 19:28

图神经网络（三）：数学基础

一.复数空间在实数空间中，加法、减法可以看成是沿数轴的左右平移，乘法、除法可以看成是沿数轴的拉伸和压缩。但是在现实生活中除了平移和缩放以外，还存在旋转。在复数发明之前，处理旋转问题是非常麻烦的。1.复数的定义i2i^2i2=-1,这就是复数中虚数的基本定义。对该式的直观理解可以将其拆解成1xixi=-1,即数字“1”经过2次完全一样的操作，变成了“-1”，由此我们可以联想到下图旋转操作：先旋转90

J_Xiong0117·2022-08-31 19:28

神经调节的知识网络图,图神经网络与知识图谱

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。即第n层的每个节点在进行计算的时候，激活函数的输入是n-1层所有节点的加权。2、全连接的神经网络示意图：3、“全连接”是一种不错的模式，但是网络很大的时候，训练速度回很慢。部分连接就是认为的切断某两个节点直接的连接，这样训练时计算量大大减小。神经网络1、一般的S

爱发猫·2022-08-31 07:57

图神经网络和常见的神经网络的区别

GNN-GraphNeuralNetworks0前言1图神经网络和以往深度学习的区别2图神经网络的特点参考知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1365216250前言图神经网络有很多比较好的综述

佐佑思维·2022-08-30 07:30

图神经网络（一）：综述

文章目录1.背景介绍1）图简介2）图神经网络简介2.GNN的通用设计流程1)查找图结构2）明确图类型和规模3）设计损失函数4）构造模型3.计算模块的实例化3.1传播模块——卷积算子（convolutionoperator

J_Xiong0117·2022-08-30 07:22

TOP 100值得读的图神经网络----架构

Top100值得一读的图神经网络(qq.com)https://mp.weixin.qq.com/s?

sanananana·2022-08-30 07:22

图神经网络——GraphSAGE

论文地址：http://papers.nips.cc/paper/6703-inductive-representation-learning-on-large-graphs.pdf发表会议：NeurIPS2017文章目录预备知识transductive和inductivelearning1.GraphSAGE和GCN2.GCN为什么不能进行InductiveLearning？3.GraphSAG

bobobe·2022-08-30 07:52

终于有人总结了图神经网络！

来源：Datawhale本文约6000字，建议阅读10+分钟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

数据派THU·2022-08-30 07:51

【爆火的图神经网络模型】GCN/GraphSAGE/GAT

GraphNetwork1.GCN节点特征的更新公式：H(l+1)=σ(D~−12A~D~−12H(l)W(l))H^{(l+1)}=\sigma\left(\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}\tilde{A}\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}H^{(l)}W^{(l)}\right)H(l+1)=σ(D~−21A~D~−21H(l)W(l))其中D~\tilde{D}

三石说·2022-08-30 07:16

图神经网络的介绍

近年来，深度学习领域关于图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。

抓起的第一个娃娃·2022-08-30 07:13

图神经网络总结（GCN/GAT/GraphSAGE/DeepWalk/TransE）

文章目录图神经网络1游走类模型1.1DeepWalk随机游走DeepWalk计算节点向量的方式：1.2Node2VECnode2vec改进后的随机游走方式：1.3LINE2消息传递类模型2.1GCN2.2GAT2.3GraphSageGraphSAGE

iceburg-blogs·2022-08-30 07:37

去伪存真：因果约束下的图神经网络泛化

写在篇首图神经网络（GNN）是在各种图数据应用上强有力的深度学习算法。其基本学习范式可以归纳为：在训练节点或图上训练图神经网络参数，然后利用训练好的图神经网络预测节点或者图的标签。

PaperWeekly·2022-08-30 07:06

神经网络图用什么软件做,图神经网络图像处理

快乐的小蓝猫·2022-08-30 07:05

小白入门：一文了解推荐系统中的图神经网络

©作者｜杨晨机构｜中国人民大学高瓴人工智能学院硕士研究方向|推荐系统本文主要介绍推荐系统中的图神经网络，文章也同步发布在AIBox知乎专栏（知乎搜索AIBox专栏），欢迎大家在知乎专栏的文章下方评论留言

文文学霸·2022-08-30 07:35

一种图神经网络架构：GraphSAGE

一种图神经网络架构：GraphSAGE简介提出了一个通用框架，称为GraphSAGE（SAmple和aggreGatE），用于归纳节点嵌入。

KPer_Yang·2022-08-30 07:24

「图神经网络东」最新2022综述

来源：专知本文约5000字，建议阅读5分钟本文为你介绍了《图神经网络综述》。中国石油大学《图神经网络最新》综述论文近几年来,将深度学习应用到处理和图结构数据相关的任务中越来越受到人们的关注。

数据派THU·2022-08-27 07:04

论文笔记: 知识图谱 KGAT (未完暂存)

KnowledgeGraphAttentionNetworkforRecommendation,KDD2019.0.论文贡献在协同知识图谱(Collaborativeknowledgegraph)里显示地对高阶关系建模,使用项目信息进行更好的推荐系统建模.提出一个新方法KGAT,在图神经网络框架下提供高阶模型

闵帆·2022-08-26 07:17

ICCAD'21 | GNN用于IC设计早期的预测

背景现代物理设计通常分为五个主要步骤：布图规划FloorPlan布局Placement时钟树综合CTS布线Route设计优化布局Placement和布线Routing超大规模集成电路（VLSI）物理设计（PhysicalDesign）是指将电路网表（Netlist）（逻辑和连接关系）转换为几何表示（标准单元和金属线）的综合步骤。产生的几何表示，也称为版图（Layout），用于设计掩膜（Mask），

电车上那个cll呀·2022-08-24 17:42

基于神经网络的图像分类,图神经网络消息传递

如何通过人工神经网络实现图像识别。人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其是基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法的多层前馈网络（Multiple-La

快乐的小蓝猫·2022-08-23 19:57

医学图像分类神经网络,神经网络和图神经网络

输入层是几维的输出层是几维的输入层是几维的输出层是第n层，等于3n-2,3n-1,3n。虽是3层神经网络，但是去叫做两层BP网络，因为输入层一般不算做一层。n就该取2，s1就是隐含层节点数，选取的公式是Hornik提出的公式，可以算的s1取值范围，到时自己选取合适值，s2就是你输出层节点数，也就是输出维数。输出层特点：不论何种类型的人工神经网络，它们共同的特点是，大规模并行处理，分布式存储，弹性拓

塑胶技术·2022-08-22 17:07

实践 | 基于循环神经网络实现情感分类

RNNGNN与RNN对比实践介绍一、环境设置二、数据准备2.1参数设置2.2对齐数据2.3用Dataset与DataLoader加载三、模型配置四、模型训练五、模型评估六、模型预测GNN与RNN对比先进行一波拉踩全连接神经网络存在的问题

大数据界Olu·2022-08-21 07:35

算法手记整理

局部异常因子7、louvain_社区挖掘8、one-classSVM9、PCA+DBSCAN10、SimHash11、编辑距离12、分词工具13、孤立森林14、局部敏感哈希15、局部敏感16、时序异常检测17、GNN

明日韭菜·2022-08-17 07:28

终于来了！这份NLP算法工程师学习路线yyds！

zenRRan·2022-08-14 14:59

神经网络硕士就业前景,图神经网络前景如何

现在学习人工智能前景怎么样？前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你

aifans_bert·2022-08-14 14:56

[论文阅读] (23)恶意代码作者溯源(去匿名化)经典论文阅读：二进制和源代码对比

前一篇带来了清华唐杰老师的分享“图神经网络及认知推理总结和普及”或“GraphNeuralNetworksandApplications—AReview”。这篇文章将介绍两个作者溯源的工

Eastmount·2022-08-12 11:40

机器学习笔记（李宏毅 2021/2022）——第四节：self-attention

toro180·2022-08-12 07:16

【GNN图神经网络】理解图特征之聚类系数（Clustering coefficient）

研究聚类系数的目的和意义描述一个图中的某节点与其相连节点之间聚集成团的程度的一个系数。聚类系数的目标是比较群组的聚合紧密程度与其能够达到的聚合紧密程度。一个节点的局部聚类系数体现的是其邻节点也相互连通的可能性。聚类系数的研究范围是无向图。对于我的研究意义：在地理位置的定位分析过程中，需要考虑不同坐标之间的聚集程度，那么聚类系数就是一个很基础且很重要的图指标。方法基础：三角形计数计算公式CC(u)=

Mr.zwX·2022-08-12 07:39

【MindSpore易点通】MindSpore实践图神经网络01开篇

CV里的图像数据（左）和GNN中图数据（右）欧式空间中的卷积操作实际上是用固定大小可学习的卷积核来抽取像素的特征而图上邻居结点不固定，所以传统的卷积核不能直接用于抽取图上

·2022-08-11 17:30

CS224W 图机器学习（一）--图基础知识

对于图神经网络，我们以图作为输入，希望做一些节点分类，链接预测，图生成等

Wizard go·2022-08-11 07:29

CS224W-图神经网络笔记4.3：Community Structure in Networks - 网络中重叠社区的挖掘——BigCLAM 算法

CS224W-图神经网络笔记4.3：CommunityStructureinNetworks-网络中重叠社区的挖掘——BigCLAM算法本文总结之日CS224WWinter2021只更新到了第四节，所以下文会参考

Johnny__Wang__·2022-08-11 07:41

cs224w 图神经网络学习笔记（五）Community Structure in Networks

课程链接：CS224W:MachineLearningwithGraphs课程视频：【课程】斯坦福CS224W:图机器学习(2019秋|英字)目录1.前言2.Networkcommunities3.Louvainalgorithm——Louvain社区发现算法4.BigCLAM——重叠社区发现算法DetectingOverlappingCommunities1.前言在上一节的内容，我们了解了网络中

喵木木·2022-08-11 07:40

论文解读（soft-mask GNN）《Soft-mask: Adaptive Substructure Extractions for Graph Neural Networks》

论文信息论文标题：Soft-mask:AdaptiveSubstructureExtractionsforGraphNeuralNetworks论文作者：MingqiYang,YanmingShen,HengQi,BaocaiYin论文来源：2021,WWW论文地址：

关注我更新论文解读·2022-08-08 15:00

用于毫米波雷达的GNN：Radar-PointGNN

文章提出了一种基于GNN与毫米波数据的3D目标检测方法，算法流程如上图所示，符合基本的GNN流程论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9455172关于GNN

naca yu·2022-08-06 07:33

ICDE‘22推荐系统论文之Research篇

AI算法札记·2022-08-05 20:58

美团图神经网络训练框架的实践和探索

美团搜索与NLP团队在图神经网络的长期落地实践中，基于业务实际场景，自主设计研发了图神经网络框架Tulong，以及配套的图学习平台，提升了模型的规模和迭代效率。

美团技术团队·2022-08-05 19:47

人工神经网络

目录1背景2人工神经网络2.1MP模型2.2感知机模型3.反向传播算法4基于人工神经网络的其他网络4.1前馈神经网络4.2反馈神经网络4.3图神经网络5代码5.1全连接网络实现手写数字识别1背景从人工智能的学科诞生以来

无咎.lsy·2022-08-02 10:45

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