GNN

《Poluparity Prediction on Social Platforms with Coupled Graph Neural Networks》阅读笔记

PopularityPredictiononSocialPlatformswithCoupledGraphNeuralNetworks文章概览作者提出了一种耦合图神经网络（CoupledGraphNeuralNetwork,CoupledGNN）模型来进行在线内容流行度的预测，该模型包含两个GNN
斯曦巍峨·2023-12-15 05:57

A3T-GCN架构预测交通流量

我们在TGNN中引出了基于时空信息的GNN架构。但没有详述其在交通预测上的应用。近年来，智慧城市的概念越来越受欢迎。这个概念指的是使用数据来管理和改善运营和服务的城市。
Authony.·2023-12-06 18:52

GraphSAGE

GraphSAGE是GNN架构下专门设计的结构用于应对大数据集。对于科技公司而言，模型的可伸缩性对于模型后续的改进至关重要。
Authony.·2023-12-06 18:51

GNN Maximum Flow Problem (From Shusen Wang)

MaximumFlowProblemShusenWang图数据结构和算法课程笔记SlidesMaximumFlowProblemDescriptionNaiveAlgorithmResidual=Capacity-FlowLeft:OriginalGraphRight:ResidualGraph-Bottleneckcapacity=2-Iteration2:-Findanaugmentingpa
Simba17·2023-12-06 01:03

【GNN论文精读】A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

2.4在机器学习中使用图形的挑战3.图神经网络3.1GNN的基
HiLittleBoat·2023-12-03 07:42

图神经网络处理 图片数据

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达用图神经网络(GNN)做CV的研究有不少，但通常是围绕点云数据做文章，少有直接处理图像数据的。
mingqian_chu·2023-12-02 20:35

【论文笔记】PR-GNN:Pooling Regularized Graph Neural Network for fMRI Biomarker Analysis

PR-GNN原文链接：https://arxiv.org/pdf/2007.14589.pdf作者提出PR-GNN，一种端到端的能够解释fMRI的ROI的图神经网络。
The_best_man·2023-12-02 01:22

结合GNN和专家知识检测智能合约漏洞

文章目录CombiningGraphNeuralNetworkswithExpertKnowledgeforSmartContractVulnerabilityDetection摘要1.介绍2.相关工作2.1智能合约漏洞检测2.2图神经网络3.问题陈述3.1回退机制3.2三种可能的漏洞4.解决方法4.1专家模式提取4.1.1Reentrancy4.1.2Timestampdependence4.1
rebibabo·2023-11-25 02:07

详解深度学习中的图神经网络GNN

引言图神经网络GNN是深度学习的一个分支。
金戈鐡馬·2023-11-24 18:10

图神经网络（7）-续 GNN的具体实践（BN,dropout等）

目录实践中的GNN层GNN的过渡平滑问题（节点嵌入趋同）增强GNN的表达能力增加跳跃连接摘要：GNN层的变换，over-smoothing问题以及解决办法（增强GNN的表达能力、增加跳跃连接）在实际应用中
山、、、·2023-11-23 14:40

2021-06-20

姓名：王映中学号：20181214025学院：广研院【嵌牛导读】可解释人工智能又向前迈进了一步，以及为什么现有的解释方法难以适用于gnn，可解释性是深度学习中的一个大课题，因为它可以实现更可靠和可信的预测
6ee8e460f40c·2023-11-23 02:35

【精读文献】1 用于改进脑电图癫痫分析的自监督图神经网络

在这项研究中，我们通过以下方式来应对这些挑战：（1）使用图神经网络（GNN）表示脑电图中的时空依赖性，并提出两种捕捉电极几何形
jc菜鸟教程·2023-11-21 07:58

Adversarial Attacks and Defenses on Graphs: A Review, A Tool and Empirical Studies（2020）

作为DNN对图的扩展，图神经网络（GNN）已被证明继承了该漏洞。对手可
今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-21 06:59

Adversarially Robust Neural Architecture Search for Graph Neural Networks（2023CVPR）

AdversariallyRobustNeuralArchitectureSearchforGraphNeuralNetworks----《面向图神经网络的对抗鲁棒神经架构搜索》摘要  图神经网络（GNN
今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-21 06:59

Adversarial Attacks on Neural Networks for Graph Data（2018 ACM SIGKDD）

回答这两个问题需要考虑到GNN的特性：①关系效应：图中的预测不止是基于单个实例，而是基于各种实例的联合。②消息传播机制：操纵一个实例会影响许多其他实例。摘要  基于图的深度学习模型在节点
今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-21 06:59

GCN学习笔记_01

GNN学习笔记1基本定义与概念1.1点、边、图点：特征(人、实物…)边：联系/关系(特征)图：全局特征图神经网络的目标：整合特征、重构点边和图。
自在犹仙·2023-11-20 11:31

GCN笔记

上一个帖子就算给GNN简单开了个头，现在开始对GNN下的具体策略进行讲述。
HyzKey2U·2023-11-20 11:53

【Paper-Attack】Attacking Graph-Based Classification without Changing Existing Connections

节点分类方法分为两种：GNN：
duanyuchen·2023-11-16 14:58

图上的对抗与攻击精选论文列表(2021相关论文一览)

通过拓扑扰动的GNN解释网
数据派THU·2023-11-16 14:27

CIKM2021《Single Node Injection Attack against Graph Neural Networks》论文详解

本文关注的是一个非常有限的单节点注入evasionattack场景，即攻击者在测试阶段只被允许注入单个节点来伤害GNN的性能。
Anonymous-·2023-11-16 14:20

【Attack】针对GNN-based假新闻检测器

AttackingFakeNewsDetectorsviaManipulatingNewsSocialEngagementAbstractMotivationContributionsFormulationMethodologyAttackerCapability（针对挑战1）AgentConfiguration（针对挑战3）WWW’23,April30-May4,2023,Austin,TX,U
ca1m4n·2023-11-16 14:48

详解PyG中的ToSLIC变换

前言PyG是一个开源的Python库，用于深度学习任务中的图神经网络（GNN）建模和训练。该库包括多个GNN模型和与图相关的数据结构和算法。在本篇文章中，我将介绍PyG中的T
Yuetianw·2023-11-16 09:33

A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

十多年来，研究人员已经开发出了可以处理图数据的神经网络，称为图神经网络或GNN。最近的研究提高了它们的能力和表现力。我们开始看到其在多个领域
今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-15 07:17

论文浅尝 | 用于学习知识图谱嵌入的一种基于注意力机制的新型异构 GNN 框架HRAN...

图神经网络(GNN)作为一种有效的图表示技术，在学习图嵌入方面表现出了良好的性能。然而，KG具有异构性的
开放知识图谱·2023-11-15 06:15

专题解读｜Graph Fairness代表性工作介绍

尽管GNNs表现优异，但最近的研究表明，GNN
梦码城·2023-11-14 17:55

触摸屏【威纶通】

威纶通：cMT-FHDX-920分体式触摸屏昆仑通态：E系列经济型K系列标准型G系列高端型tpc1071gnN系列物联网屏T系列新品发布（推荐）tpc1031ti编程软件：EBproV6.08.02.500
cfqq1989·2023-11-14 09:54

使用dgl库实现GCN【官方案例】

学习目的学习使用gnn进行节点分类的基本工作流程，即预测图中节点的类别。关于GCN节点分类的综述在图数据上最流行和广泛采用的任务之一是节点分类，其中模型需要预测每个节点的真实类别。
♡Coisíní♡·2023-11-14 05:33

CS224W6.3——图深度学习

gnn通常由任意数量的层组成，而不是单层，以集成来自更大上下文的信息。介绍了如何使用gnn来解决优化问题，以及它强大的归纳能力。
阿牛大牛中·2023-11-13 15:57

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN

之前我们讨论了一些节点嵌入技术，它们可以通过随机游走的过程学习与任务无关的特征。从这篇开始，我们介绍了令人兴奋的图神经网络技术，该技术基于图结构用多层非线性变换对节点特征进行编码。图神经网络在各种任务中表现出非凡的性能，并可以驯服图的复杂性质。文章目录1.回顾2.DeepGraphEncoders3.目标4.现代深度学习工具5.图结构深度学习1.回顾shallowembedding：2.DeepG
阿牛大牛中·2023-11-12 17:40

图神经网络（GNN）性能优化方案汇总，附37个配套算法模型和代码

图神经网络的表达能力对其性能和应用范围有着重要的影响，是GNN研究的核心问题和发展方向。增强表达能力是扩展GNN应用范围、提高性能的关键所在。
深度之眼·2023-11-12 08:49

实战-----基于 PyTorch 的 GNN 搭建

目录1.图的表示2.图卷积网络（GCN）的搭建3.图注意力网络（GAT）的搭建4.PyG基础：图数据的操作1.torch_geometric的安装2.图数据的属性3.基准图数据库及基本操作4.图数据的可视化5.实验总结1.图的表示在开始讨论特定的图神经网络操作之前，我们首先来考虑如何表示图。在数学上，图G定义为一组节点/顶点V和一组边/链接E：G=（V，E）的二元组。每条边链接两个顶点，如下图所示
海阔＆天空742·2023-11-11 11:06

【GNN】一文读懂图卷积GCN

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要14分钟跟随小博主，每天进步一丢丢“本文的内容包括图卷积的基础知识以及相关辅助理解的知识点，相信同学们看完后一定能平滑上手理解GCN！”作者：苘郁蓁来源：知乎专栏郁蓁的机器学习笔记。编辑：happyGirl整理：浅梦的学习笔记具体来说，本文包括什么：图网络的有哪些种类，它们之间的区别和联系是什么？图卷积的地位，图卷积怎么理解？有没有一个图卷积的
zenRRan·2023-11-11 11:33

DGL教程【一】使用Cora数据集进行分类

本教程将演示如何构建一个基于半监督的节点分类任务的GNN网络，任务基于一个小数据集Cora，这是一个将论文作为节点，引用关系作为边的网络结构。任务就是预测一个论文的所属分类。
vincent_hahaha·2023-11-09 00:37

论文浅尝 | DSKReG：基于关系GNN的推荐知识图谱可微抽样

笔记整理：李爽，天津大学硕士链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3459637.3482092动机在信息爆炸的时代，推荐系统被广泛研究和应用，以发现用户的偏好信息。RS在冷启动时性能较差，如果将知识图谱(Knowledgegraph,KG)作为辅助信息，可以缓解冷启动问题。然而，现有的研究大多忽略了KGs中的节点度是偏移的，并且在KGs中的大量交互是推荐不相
开放知识图谱·2023-11-05 11:07

GCN火车票识别项目 P2 图卷积神经网络介绍

但人们发现了很多CNN、RNN无法解决，或者效果不好的问题——图结构数据，如社交网络、人物关系、分子结构等，所以就有了GNN网络(GraphNeuralNetworks)。
陈华编程·2023-11-04 11:14

GCNcora数据集处理-数据集转邻接矩阵

深入GNN图神经网络后，才发现对于数据集的处理是最简单的#1.导入数据importpandasaspdimportnumpyasnp#导入数据：分隔符为空格raw_data=pd.read_csv('cora
qq_51929114·2023-11-03 10:15

GNN打卡1

首先，简单回顾了图论方面的知识，其中拉普拉斯矩阵是图卷积节点嵌入的基本原理。其次，搭建了环境。最后，学习了PYG中Data和dataset的使用。data.Data类用来表示图数据集，有很多方便的函数和属性。dataset模块里面则包含了很多现成的数据集供使用。作业：classNewData(torch_geometric.data.Data):def__init__(self,node_org=
今天我伏笔了吗·2023-10-31 09:23

GNN典型模型的各阶段执行时间与算子分析

GNN模型的阶段划分参考资料：https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/create_gnn.html。
智慧的旋风·2023-10-31 09:22

GNN学习笔记——从环境搭建开始（无sudo权限的python3.7虚拟环境搭建）

GNN学习笔记从环境搭建开始（无sudo权限）1、python3.7虚拟环境的搭建2、在该环境下安装包3、环境的激活、使用和退出从环境搭建开始（无sudo权限）1、python3.7虚拟环境的搭建搭建目标
freewayyy·2023-10-31 09:49

搭建gnn环境

conda-script.py[-h][--no-plugins][-V]COMMAND...conda-script.py:error:arg-CSDN博客参考教程【精选】手把手教你在windows10安装GNN
hellolianhua·2023-10-31 09:17

港大联合百度开源通用图大模型GraphGPT：让大语言模型读懂图数据

导读图神经网络（GNN）已成为处理和学习图数据的强大工具，在社交网络分析、推荐系统、智慧城市和生物信息等多个领域带来了革命性的进展。图神经网络的核心优势在于其揭示图数据中复杂关联性的能力。
PaperWeekly·2023-10-30 15:04

图神经网络入门推荐好文（附GNN大佬资料包下载福利）

今天想和大家分享的是图卷积神经网络。随着人工智能发展，很多人都听说过机器学习、深度学习、卷积神经网络这些概念。但图卷积神经网络，却不多人提起。那什么是图卷积神经网络呢？简单的来说就是其研究的对象是图数据（Graph），研究的模型是卷积神经网络。为什么有图卷积神经网络自2012年以来，深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得了巨大的成功。和传统方法相比，它好在哪里呢？假设有一张图，要做分类，
极验·2023-10-28 05:43

图和图神经网络的可视化，详解与示例

图和图神经网络（GNN）的可视化是一种强大的工具，用于理解和分析复杂的图结构和图神经网络模型。1.1可视化图图结构可视化：可视化图的基本结构，包括节点和边，有助于了解图的拓扑结构。
LeapMay·2023-10-25 23:32

GNN3.1 GCN (PaperReading&Implementation)

GNN学习笔记GNN从入门到精通课程笔记3.1GCN(ICLR'17)Semi-supervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetwork(ICLR'17
Simba14·2023-10-22 10:41

图神经网络 | 图神经网络模型

图神经网络（GNN）是深度学习领域的一个重要模型，已广泛应用于推荐系统、计算机视觉、自然语言处理、分子分析、数据挖掘和异常检测等现实场景。
码农腾飞·2023-10-21 05:02

探索LLM在图上学习的潜力10.14 暂停

在具有文本节点属性的图形上进行学习的最流行的流程主要依赖于图神经网络（GNN），并利用浅层文本嵌入作为初始节点表示，但这在通用知识和深入语义理解方面存在局限性。
露葵025·2023-10-19 13:09

论文详解笔记：Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling一作者介绍本文的作者是悉尼科技大学的ZonghanWu博士，师从IEEEmemberShiruiPan，作者还发表了一篇GNN
小卜妞~·2023-10-19 00:34

【图神经网络】GNN 图神经网络相关知识点

关键问题1，GCN是否可以用于有向图？图卷积分为两大类，一类是基于谱方法（spectralmethods），就是将图信号进行傅里叶变换在频域进行研究，以GCN为代表的模型，但是谱方法有一个理论要求就是拉普拉斯矩阵L要求为对称矩阵，L=D-A，即图为无向图才能满足；二类，是基于空域的研究方法（spatialmethods），以GraphSage为代表的模型，空域是不分有向图和无向图的，均可以计算；因
kang0709·2023-10-17 03:17

GNN basic--模型通用流程和分类

GNN的常见模块：(1)传播模块(PropagationModule)。传播模块用于在节点之间传播信息，以便聚合邻居节点的特征信息和拓扑信息。(2)采样模块(SamplingModule)。
qq_38480311·2023-10-16 15:00

MPNN 模型：GNN 传递规则的实现

首先，假如我们定义一个极简的传递规则A是邻接矩阵，X是特征矩阵，其物理意义就是通过矩阵乘法操作，批量把图中的相邻节点汇聚到当前节点。但是由于A的对角线都是0.因此自身的节点特征会被过滤掉。图神经网络的核心是吸周围之精华，再叠加自身，因而需要改进来保留自身特征。如何做？方法是给每个节点添加一个自环，即将邻接矩阵对角线值各加1，此时用表示，做到了聚合邻居节点并保留自身信息。但是当图过于复杂时，聚合邻居
qq_38480311·2023-10-16 15:55
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