GNN论文学习

「图与推荐指南针」: 顶级学者/研究组有哪些？

，代表作node2vec，GraphSAGE，门下各个是高手）Google：BryanPerozzi（DeepWalk作者，一作成名）TUM：StephanGunnemann（GraphAttack，GNN
weixin_45519842·2023-02-07 09:08

北邮教授石川：图神经网络需要解决的几个关键问题

会上，四位国内学者对图表示学习和图神经网络的最新理论进展和应用探索进行了介绍，题目分别是：《图卷积神经网络》中国中文信息学会·社会媒体处理专委会副主任、中科院计算所研究员沈华伟《图神经网络(GNN)及认知推理
喜欢打酱油的老鸟·2023-02-07 09:37

GNN 2021(十三) An Effective Knowledge Distillation Framework，WWW

所提出的框架提取任意学习的GNN模型(教师模型)的知识，并将其注入到设计良好的学生模型中，学生模型采用标签传播和特征转换两种简单的预测机制，分别自然地保留了基于结构的先验知识和基于特征的先验知识。
五月的echo·2023-02-07 09:34

图神经网络论文阅读(十六) GraLSP: Graph Neural Networks with Local Structural Patterns,AAAI 2020

本文做了我一直想做的事情：GNN聚合邻居特征的时候同时考虑结构信息。有很多研究都是基于Motif（或者叫graphlet）进行的，比如HighOrderNetworkRepresentation，W
五月的echo·2023-02-07 09:04

GNN 2021(八) Heterogeneous Graph Structure Learning for Graph Neural Networks，AAAI

本文首次尝试学习最优的异构图结构用于hgnn，提出了一个新的框架HGSL，该框架将异构图结构学习和GNN参数学习联合起来进行分类，在每个生成的关系子图中，HGSL不仅通过生成特征相似图来考虑特征相似性，
五月的echo·2023-02-07 09:04

认知推理：从图表示学习和图神经网络的最新理论看AI的未来

会上，四位国内学者对图表示学习和图神经网络的最新理论进展和应用探索进行了介绍，题目分别是：《图卷积神经网络》中国中文信息学会·社会媒体处理专委会副主任、中科院计算所研究员沈华伟《图神经网络(GNN)及认知推理
智源社区·2023-02-07 09:31

开启报名 | SMP-图神经网络在线研讨会2020

近年来，图表示学习（GraphEmbedding）和图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）成为网络数据分析与应用的热点研究问题，其特点是将深度神经网络技术用于网络结构的建模与计算，诞生了以
智源社区·2023-02-07 09:01

【GNN报告】北邮石川组

石川：GAMMALab介绍简介实验室简介北邮图数据挖掘与机器学习实验室（GAMMALab,GraphdAtaMiningandMAchinelearningLaboratory）长期从事人工智能和数据科学的核心方向：数据挖掘和机器学习的研究，特别专注于图数据的挖掘与学习，在异质图分析和图表示学习等方向处于国内领先水平，相关成果应用于华为、阿里、腾讯等企业。培养了北邮第一个“阿里星”和“腾讯犀牛鸟精
静静喜欢大白·2023-02-07 09:58

【论文学习】YOLOv1-YOLOv4

文章目录YouOnlyLookOnce,Unified,Real-TimeObjectDetectionAbstractIntroductionUnifiedDetectionNetworkDesignTrainingInferenceLimitationsofYOLOComparisontoOtherDetectionSystemsYOLO9000:Better,Faster,StrongerA
danyow-4·2023-02-07 08:45

【STL切片算法文献笔记】基于STL数据模型动态拓扑重构的快速切片算法

本文通过论文学习，对当前的一些模型切片算法做深入的介绍。论文介绍
会走路的胖虎·2023-02-07 08:04

背景宽高随文本变化_今日论文|零资源口语建模&多尺度合并蒸馏语义分割持续学习&迷彩动物识别&数据到文本语义准确新指标&自动深度GNN设计&MORE...

11月24日人工智能领域新增论文456篇，AI日读精选其中88篇推荐给大家。这些论文主要来自AAAI，AAMAS，ACCV，CIKM，ArtificialIntelligence，CVPR，ECCV，EMNLP，ICASSP，ICLR，ICML，ICONIP，ICPR，ICRA，TKDE，INTERSPEECH，InformationSystems，MachineLearning，NeurIPS，
weixin_39611072·2023-02-06 18:49

图表示学习入门3——图神经网络（Graph Neural Networks）

本文将以浅显直觉的方式，介绍GNN的灵感来源，构造方法，训练方式等，根据《RepresentationLearningonNetworks》中GNN部分，做了具体的解读和诠释，并增补了一些代码中才有的实现细节
soplars·2023-02-06 16:22

图神经网络对抗攻击（图注入攻击）

然而，最近的研究发现，GNN容易受到对抗攻击。本文研究了最近引入的一种针对**图注入攻击（GIA）**的真实攻击场景。在GIA场景中，攻击者无法修改输入图的现有连接结构或节点属性，而是通过向其中注入攻
故梦UNIVERSE·2023-02-06 11:56

图神经网络对抗攻击（图注入攻击）

UnderstandingAndImprovingGraphInjectionAttackByPromotingUnnoticeability（HAO）part1Abstract最近，图注入攻击（GIA）作为图神经网络（GNN
故梦UNIVERSE·2023-02-06 11:56

顶会文章分享

ImprovingGraphCollaborativeFilteringwithNeighborhood-enrichedContrastiveLearning——2022WWWkeywords：Recommendation,GNN
LiuxkK·2023-02-06 11:54

SIFA论文学习

说明：IEEE会议2月6日2020题目：基于深度协同图像和特征对齐的无监督双向跨模态自适应医学图像分割作者：陈程，学生会员，IEEE，窦琪，会员，IEEE，陈浩，会员，IEEE，秦静，会员，IEEE，冯安恒，资深会员，IEEE创新：SIFA的一个关键特点是图像变换和分割任务的共享编码器。通过参数共享，本框架中的图像对齐和特征对齐能够协同工作，减少端到端训练过程中的域偏移（domainshift）。
很快入睡很快醒·2023-02-06 10:38

图神经网络综述（转）

图神经网络概述第三弹：来自IEEEFellow的GNN综述guthub地址：https://github.com/nnzhan/Awesome-Graph-Neural-Networks原文地址https
法相·2023-02-06 08:11

图神经网络详解（四）

这篇文章介绍了GNN的背景知识、发展历史、分类与框架、应用等，详细介绍了各种模型与方法，包括公式、
大笨熊。。。·2023-02-06 08:08

图机器学习——5.2 图神经网络：GNN的构建与训练

1.GNN的构建我们将节点的邻居定义为可计算的图，图神经网络的主要想法是：每一个节点可以从周围的邻居中汇聚信息，而这个汇聚的方式就是通过神经网络来进行。
Kanny广小隶·2023-02-06 08:37

Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 论文学习

Abstract由于计算资源消耗过高，在许多现实的应用上部署深度卷积网络就受到了限制。在这篇论文中，作者提出了一个新的CNN学习机制：1）降低模型的大小；2）降低运行时内存占用；3）减少计算操作的数量，而不会损失精度。作者通过一个简单但有效的方法，将网络的各个通道变得稀疏。和许多现有方法不同，此方法可以直接用在当前的CNN结构上，将训练过程中的额外开支降到最低，最终的模型也不需要任何特殊的软件或硬
calvinpaean·2023-02-05 23:34

车道线检测-LSTR-论文学习笔记

车道线检测是将车道标记识别为近似曲线的过程，被广泛用于自动驾驶汽车的车道线偏离警告和自适应巡航控制。流行的分两步解决问题的pipeline：特征提取和后处理。虽然有用，但效率低下，在学习全局上下文和通道的长而细的结构方面存在缺陷。为了解决这些问题，我们提出了一种端到端方法，该方法可以直接输出车道形状模型的参数，使用通过transformer构建的网络来学习更丰富的结构和上下文。车道形状模型是基于道
hnsdgxylh·2023-02-05 11:15

【Pytorch】GNN学习填坑记

参考：https://blog.csdn.net/YPP0229/article/details/106328173/pycharm执行代码出现错误Nomodulenamed'torch_sparse’解决办法https://pytorch-geometric.com/whl/，在这里找到自己pytorch对应的版本，下载.whl直接在下载的路径执行pipinstallxxx.whl即可参考：ht
ysq96·2023-02-05 09:24

OpenMMLab AI 实战营 Day 2 图像分类

文章目录见结尾图像分类发展传统方法(手工特征+机器学习分类)—>深度学习(网络自主学习特征表达+分类)分类深度学习相关网络CNN、Transformer、GNN等视觉基础模型的发展CNN相关网络AlexNetVGG
大熊SsSsSs·2023-02-04 13:11

【论文翻译】Graph Neural Networks: a review of methods and applications 图神经网络综述：方法和应用

文章目录摘要1引言2模型2.1GNN2.2GNN变体2.2.1图类型2.2.2传播类型卷积注意力跳跃连接2.2.3训练方法2.3通用框架3应用3.1结构化场景3.2非结构化场景3.3其他场景4开放性问题
林若漫空·2023-02-04 08:18

GNN-FiLM Graph Neural Networks with Feature-wise Linear Modulation (FiLMConv)

GNN-FiLM:GraphNeuralNetworkswithFeature-wiseLinearModulation(FiLMConv)ABSTRACT文章介绍了一种线性特征调制feature-wiselinearmodulation
杰克船长有烦恼·2023-02-04 07:16

安装TSP求解器pyconcorde

https://github.com/machine-reasoning-ufrgs/TSP-GNN安装pyconcorde【成功】将GitHub项目pyconcorde下载到调库地址:/home/dell
carebon·2023-02-04 02:44

2021CVPR GAN论文学习

EncodinginStyle:aStyleGANEncoderforImage-to-ImageTranslationhttps://arxiv.org/pdf/2008.00951.pdfhttps://github.com/eladrich/pixel2style2pixel
大吴Heng·2023-02-03 18:04

DGL节点分类简单实现

NodeClassificationwithDGL本节结束您能够完成以下任务加载DGL提供的数据集通过DGL提供的模块构建GNN模型能够在CPU和GPU上，训练或评估用于节点分类任务的GNN模块说明：本节任务假定你已经具备了
Racin_01·2023-02-03 18:03

【GNN框架系列】DGL第一讲：使用Deep Graph Library实现GNN进行节点分类

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文先简单概述GNN节点分类任务，然后详细介绍如何使用DeepGraphLibrary+Pytorch实现一个简单的两层GNN
CHEONG_KG·2023-02-03 18:33

GNN-3-基于图神经网络的节点表征学习

参考开源学习地址：datawhale1.引言在图节点预测或边预测任务中，首先需要生成节点表征（representation）。高质量节点表征应该能用于衡量节点的相似性，然后基于节点表征可以实现高准确性的节点预测或边预测，因此节点表征的生成是图节点预测和边预测任务成功的关键。基于图神经网络的节点表征学习可以理解为对图神经网络进行基于监督学习的训练，使得图神经网络学会产生高质量的节点表征。在节点预测任
sunshinecxm_BJTU·2023-02-03 17:27

Datawhale GNN组队学习-Task 03

基于图神经网络的节点表征学习经典论文笔记（GCNMoNetChebNetGraphSAGE)Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks(GCN)这篇文章提出了一种图卷积网络（GCN），该网络可以直接用于处理图结构数据。从本质上讲，GCN是谱图卷积（spectralgraphconvolution）的局部一阶近似（local
lingwenzhenjun·2023-02-03 17:55

从上到下，一文带你看全所有GNN分类

从上到下，一文带你看全所有GNN分类一般来说，我喜欢从上往下的角度来入门一个方向，毕竟入门的秘诀就是从广到深，而不至于在一开始就只见枝叶不见森林。
chengsen.ren·2023-02-03 12:07

GNN图网络学习一

图的基本概念如何表示图点集合用N表示，边集合用E表示，图用G(N,E)表示；有向图与无向图按照边是否有方向，图可以分为有向图（directedgraph）和无向图（undirectedgraph）两类，这里需要注意的一点是，有向图里两个节点之间最多有两条边，A到B，B到A这两条边；而无向图里两个节点之间最多有一条边。平均度数（averagedegree）图中每个节点的连边数均值称为平均度数，无向图
刹那永恒HB·2023-02-03 12:37

GNN教程：图神经网络基础知识！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：秦州，阿里巴巴，Datawhale成员系列规划本文为GNN教程【第一章基础：三剑客】的第一篇文章【01基础知识
Datawhale·2023-02-03 12:07

【图神经网络】图神经网络(GNN)学习笔记：图分类

图神经网络GNN学习笔记：图分类1.基于全局池化的图分类2.基于层次化池化的图分类2.1基于图坍缩的池化机制1图坍缩2DIFFPOOL3.EigenPooling2.2基于TopK的池化机制2.3基于边收缩的池化机制参考资料图分类问题是一个重要的图层面的学习任务
镰刀韭菜·2023-02-03 12:36

【论文翻译】KDD2019 - HetGNN - Heterogeneous Graph Neural Network 异质图神经网络

3HetGNN3.1采样异构邻居3.2编码异质的内容信息4实验5相关工作6结论论文题目：HeterogeneousGraphNeuralNetwork论文来源：KDD2019代码链接：关键词：HIN,GNN
林若漫空·2023-02-03 11:46

【论文解读 KDD 2019 | MEIRec】Metapath-guided Heterogeneous Graph Neural Network for Intent Recommendation

http://www.shichuan.org/doc/67.pdf代码链接：https://github.com/googlebaba/KDD2019-MEIRec关键词：推荐系统,意图推荐,HIN,GNN
byn12345·2023-02-03 11:41

深度神经网络 --AlexNet--论文学习笔记

AlexNet--ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks一、概述与数据集AlexNet和其导师GeoffreyE.Hinton，2010年训练了一个大型深度卷积神经网络，在ImageNetLSVRC-2010竞赛中，对包含120万个高分辨率的图像和1000不同的类别的分类预测中，在测试数据上，取得了top-137.5%,t
Mr_M_W·2023-02-03 08:37

GNN论文周报 | 来自西湖大学、南京大学、国防科大、华为诺亚方舟实验室、莱斯大学等机构前沿论文研究...

图神经网络（GNN）是一类专门针对图结构数据的神经网络模型，在社交网络分析、知识图谱等领域中取得了不错的效果。近来，相关研究人员在GNN的可解释性、架构搜索、对比学习等方面做了很多探究。
AITIME论道·2023-02-03 07:23

GNN论文周报 | 来自北航、中科院、MSRA、新加坡国立大学、慕尼黑工业大学等机构前沿论文研究...

图神经网络（GNN）是图领域中一类基于深度学习的方法，由于其卓越的性能和较好的可解释性，GNN已在图分析中得到了广泛的应用。
AITIME论道·2023-02-03 07:21

Deep Interest Network解读

1、亚马孙数据格式reviews_Electronics数据reviewerID评论者id，例如[A2SUAM1J3GNN3B]asin产品的id，例如[0000013714]reviewerName评论者昵称
只为此心无垠·2023-02-03 03:29

MQBench: Towards Reproducible and Deployable Model Quantization Benchmark 论文学习

论文链接摘要模型量化已成为加速深度学习推理不可或缺的技术。当研究人员继续推动量化算法的前沿时，现有的量化工作往往是不可重复和不可部署的。这是因为研究人员没有选择一致的训练流程，并且了硬件部署的需求。在这项工作中，我们提出了模型量化基准测试(MQBench)，这是第一次评估、分析和基准测试模型量化算法的再现性和可部署性的尝试。我们为现实世界的部署选择了多个不同的平台，包括CPU、GPU、ASIC、D
冰激凌很菜·2023-02-02 18:31

从15篇研究综述看图神经网络GNN的最新研究进展

图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。
智源社区·2023-02-02 16:18

用于图神经网络的脑电数据处理实现

EEG论文阅读和分析：《EEG-BasedEmotionRecognitionUsingRegularizedGraphNeuralNetworks》_KPer_Yang的博客-CSDN博客2、EEG-GNN
KPer_Yang·2023-02-02 16:47

【图学习】GNN GCN图学习技术概述

此篇博客是对中科院计算所沈华伟博士的图学习报告笔记。B站上有上传的视频：https://www.bilibili.com/video/av667610549/参考：https://blog.csdn.net/Frank_LJiang/article/details/94888011?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARC
Clever_idiot·2023-02-02 15:21

torch_geometric 笔记： 数据集Cora &简易 GNN

1获取数据集该数据集用于semi-supervised的节点分类任务fromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoiddataset=Planetoid(root='/tmp/Cora',name='Cora')dataset.num_classes#7#节点一共七个类dataset.num_features#1433#每个点1433个特征len(dataset
UQI-LIUWJ·2023-02-02 07:00

windows安装CPU版本 torch_geometric教程

由于最近需要搞图神经网络（GNN），因此需要安装torch_genmetric：GraphNeuralNetworkLibraryforPyTorch，torch_genmetric封装了图神经网络常用的算法
带鱼工作室·2023-02-02 07:59

node classification：基于torch_geometric（PyG）框架搭建简单GCN网络对Cora数据集进行训练测试

参考文章：GNN的第一个简单案例：Cora分类PyG文档之二：快速入门1、Cora数据集（1）GNN常用的数据集：https://linqs.soe.ucsc.edu/data（2）Cora数据集是GNN
会飞的咩咩·2023-02-02 07:59

torch_geometric(pyg)的介绍和简单使用

前言最近做毕业设计，需要用到图神经网络（以下简称GNN）。由于刚入门GNN，不想看大段的公式和相关论文（然而事实证明该看的永远逃不了），所以怎么办？百度上找呗！
卡拉叽里呱啦·2023-02-02 07:29

手把手教你在windows10安装GNN相关环境（torch+torch_geometric+rdkit+deepchem）

手把手教你在windows10安装GNN相关环境（torch+torch_geometric+rdkit+deepchem）前言1、anaconda2、安装nvidia驱动3、安装cuda4、创建conda
阿财是小白·2023-02-02 07:59
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