NE&GNN 第24页

《DEEP GRAPH INFOMAX》阅读笔记

WilliamL.Hamilton,PietroLiò,YoshuaBengio,RDevonHjelm代码链接：https://github.com/PetarV-/DGI（侵删）近年来，图神经网络领域(GNN

不可能打工·2020-11-20 17:30

【资料汇总】GNN从入门到入土+文献阅读入门

智慧的旋风·2020-11-01 18:52

【Mac版】基于pytorch环境安装PyG库+DGL库

搭建GNN环境教程1、创建python=3.6的conda虚拟环境condacreate-nenv_gnnpython=3.62、用conda安装pytorch1.6.0的cpu版本pytorch官网安装命令

智慧的旋风·2020-10-31 10:45

一文搞懂什么是图神经网络GNN【入门教程】

枯燥公式先不看个人感觉最开始如果就看公式的话，不如先举一个实例让大家了解。因为公式往往过于抽象难懂，而实例却形象容易被人记住。在讲这个之前，大家先稍微看下下面几张图：多层感知机的隐层计算形式为：H=σ\sigmaσ(XW)即：特征矩阵乘以权重矩阵。其中X为特征矩阵，W为参数矩阵。图神经网络的隐层计算形式为：H=σ\sigmaσ(AXW)这里多了一个邻接矩阵A：三个矩阵相乘再加上一个非线性变换（对应

报告，今天也有好好学习·2020-10-30 23:37

CS224W笔记-第十课

回顾上节课的内容GNN完成了把图结构转化到向量空间，即称为一个EncoderEncoderEncoder。

infovisthinker·2020-10-29 11:29

AAAI论文摘要【知识图谱补全】：A Survey on knowledge Graphs：Representation，Acquisition and Application

主要思路全面回顾知识图谱表示学习知识图谱推理全视图分类和新分类KRL（知识图谱表示学习）知识获取知识感知应用（knowledge-awareapplication）相关的新进展基于Transformer的知识编码基于图神经网络（GNN

暴打小淞淞·2020-10-28 23:44

飞桨Paddlepaddle图像分割训练营class5学习笔记

用于刻画不同结点之间的关系2.GNN通过结点信息的传播使整张图达到收敛，在其基础上再进行预测。1.GNN的基础理论是不动点理论，这就意味着GNN沿时间展开的长度是动态的，是根据收敛条件确定的。

洛Darki·2020-10-25 23:22

图神经网络（GNN)的学习和GCN粗浅理解

前言：2，3年前，我对于深度学习认知范围仅限于CNN，RNN等传统神经网络模型，学弟跟我说他在研究图神经网络，我顿时一惊感觉神经网络的发展竟然如此之快。后来，他去阿里上班，阿里也是当下使用图神经网络最成熟的互联网公司。现在，各大会议收录了不少图神经网络的论文，我为了追赶潮流，也得看看图神经网络的相关论文。理解这类论文要求数学基础比较高，在知乎上有位清华的博士superbrother写了很多对图神经

Howyi·2020-10-20 17:07

【图神经网络】简化 GCN（SGC）

SGC简介SGC通过消除GCN层间的非线性，将非线性的GCN转变为简单的线性模型，减小了模型复杂度，在很多任务上比GCN以及其他GNN模型更加高效。

wtl_bupt·2020-10-07 10:58

【论文笔记（4）】MV-GNN: Multi-View Graph Neural Network for Compression Artifacts Reduction

MV-GNN:Multi-ViewGraphNeuralNetworkforCompressionArtifactsReduction摘要简介相关工作单幅图像压缩伪影的减少多幅图像压缩伪影的减少图卷积神经网络总结方法问题描述特征提取网

国家二级退堂鼓表演家·2020-09-23 17:48

2019年Philip S. Yu团队的图神经网络综述

AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks论文回顾图神经网络（GNN）在文本挖掘和机器学习领域的发展，将GNN划分为递归图神经网络、卷积图神经网络、图自编码和时空图神经网络四类

Lucy_Lq·2020-09-20 22:49

CS224W笔记-第八课

本节课的内容是图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)，这也是目前非常新和非常热的一个内容。在第七课中介绍的图表征学习的方法，总体而言都可以被称为“浅层”的学习。

infovisthinker·2020-09-20 19:43

深度之眼Paper带读笔记GNN.01.Node2Vec

文章目录前言论文结构学习目标论文研究背景、成果、意义研究背景研究成果研究意义泛读摘要核心观点论文标题传统的图的特征工程图的构建图的应用精读论文算法模型总览论文算法模型的细节细节一细节二BFS和DFS细节三有偏RandomWalk算法细节四算法细节五aliassampling实验设置和结果分析CaseStudy:LesMisérablesnetworkExperimentalsetupMulti-l

oldmao_2001·2020-09-17 12:46

2018 Iterative Visual Reasoning Beyond Convolutions 论文梳理

18年是GNN开始初出茅庐也是大放异彩的一年,这篇论文是李飞飞团队的关于GNN在CV领域中的一个开拓性的应用.甚至作者陈鑫磊称,通过结合CNN和GNN,本文发明了"下一代的视觉识别系统".这个观点是不是很让人瑟瑟发抖

sooner高·2020-09-17 03:27

SR-GNN, 图网络召回

简述SR-GNN，论文见[1]，作者中科院（大学）。

yichudu·2020-09-17 03:54

SR-GNN论文解读并附代码分析

VideoRec·2020-09-17 03:16

开源 | 基于会话的最优推荐模型：SR-GNN的PaddlePaddle实现

本文转载自百度PaddlePaddle百度深度学习平台PaddlePaddle于近期开源了基于会话（session-based）的推荐系统模型（SR-GNN）。

量子位·2020-09-17 03:12

论文实现：SR-GNN、DER 中用到的函数

一、Numpy函数np.arange()：生成np数组x=np.arange(9.0)#生成0-8的np数组np.split()：np数组分割详见：https://blog.csdn.net/lthirdonel/article/details/88690923np.asarray()与np.array()array和asarray都可将结构数据转换为ndarray类型。但是主要区别就是当数据源是

Smarticle·2020-09-17 03:32

GCN论文解读

我之前的SR-GNN版本速度好慢，这也是我的一个心病了，后面再想法子改版本，如果有好的版本（tf1.14或者tf.1.15能跑的，tf1.10以下的版本不能用）欢迎安利。

VideoRec·2020-09-17 03:31

SR-GNN优化记录-多版本实践笔记

hi各位大佬好，之前的SR-GNN做的实在是勉强凑合，数据处理都很慢，采用pd处理并不能快，而且慢很多倍，所以轻易不要用pd。另外模型中的数据处理很慢，推理更慢，不知道咋整了，改模型？？？

VideoRec·2020-09-17 03:31

SR-GNN论文中diginetica部分数据预处理

在采用sr-gnn实际训练中，这个是可能用到的数据集，下面进行数据预处理。

VideoRec·2020-09-17 03:58

GNN，deep walk 与 LINE

deepwalk简述word2vec工作，skip-gram模式下的优化目标是P({vi−2,vi−1,vi+1,vi+2}∣vi)P(\{v_{i-2},v_{i-1},v_{i+1},v_{i+2}\}|v_i)P({vi−2,vi−1,vi+1,vi+2}∣vi)，即在自然语言序列中，使用当前词预测周围的邻居，最终学习到每个word的向量表示，可以反映它们各自在语义空间中的位置。类比于wor

yichudu·2020-09-16 02:02

Graph Neural Networks (GNN)（二）：Spectral-GNN 引言和导入

1.概述前面讲了Spatial-GNNGraphNeuralNetworks(GNN)（一）：Spatial-GNN的基本原理和一些典型的实现。这一篇主要介绍一下另外一大类：Spectral-GNN。

CaoChengtai·2020-09-15 20:23

Graph Neural Networks (GNN)（四）：Spectral-GNN 与 Spatial-GNN 对比

概述前三篇详细介绍了Spatial-GNN和Spectral-GNN的内容，这一篇博客简单的对比一下。

CaoChengtai·2020-09-15 20:51

###haohaohao###图神经网络之神器——PyTorch Geometric 上手 & 实战

图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNN）最近被视为在图研究等领域一种强有力的方法。跟传统的在欧式空间上的卷积操作类似，GNNs通过对信息的传递，转换和聚合实现特征的提取。

mishidemudong·2020-09-14 04:40

深度之眼Paper带读笔记GNN.04.metapath2vec

文章目录前言论文结构基础知识补充研究背景本文研究的对象模型框架研究意义研究成果论文泛读摘要核心论文标题论文精读metapath2vec详解问题定义细节一：Heterogeneousskip-gram细节二：Meta-Path-BasedRandomWalks细节三：softmaxandnegativesampling细节四heterogeneousskip-gramnoderepresentati

oldmao_2001·2020-09-12 15:24

深度之眼Paper带读笔记GNN.02.LINE

文章目录前言论文结构研究背景应用基本概念基础知识补充多类数据集研究意义泛读摘要论文标题算法的比较LINE算法详解KL散度交叉熵细节一：1阶相似度推导细节二：2阶相似度推导细节三：负采样的推导细节四：aliastable细节五：低度点的处理Lowdegreevertices实验结果及分析论文总结问题前言本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频。文章标题：LINE:Large-scaleInforma

oldmao_2001·2020-09-12 15:24

深度之眼Paper带读笔记GNN.03.SDNE

文章目录前言论文结构学习目标基础知识补充论文研究背景、成果、意义研究背景模型框架研究成果摘要核心论文框架算法比较模型详解细节一：一、二阶相似度细节二：自编码器细节三：网络稀疏性处理细节四：目标函数细节五：优化公式推导细节六：时间复杂度实验设置与分析代码复现准备工作main实现思路具体代码model损失与代码的对应datasetdraw_cora问题前言本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频。文章

oldmao_2001·2020-09-12 15:51

GCN总结

一、GCN简介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，后两个任务也是基于GraphEmbedding展开的。

et_90000·2020-09-12 06:59

O'Reilly

从最畅销的《TheWholeInternetUser’sGuide&Catalog》（被纽约公共图书馆评为二十世纪最重要的50本书之一）到GNN（最早

WflytoC·2020-09-11 04:52

百度nlp知识图谱实习面试

2020.06.04上午11:00远程电话面试自我介绍毕设介绍gnngcn理解，以及加上gatgraphsage对比（莫名讨论许久nrl和gnn的关系和理解）word2vec原理，实现细节，对于新词的处理

sajqavril·2020-09-11 03:00

O'Reilly Media, Inc.介绍

从最畅销的《TheWholeInternetUser'sGuideandCatalog》（互联网用户指南和目录）（被纽约公共图书馆评为二十世纪最重要的50本书之一）到GNN（最早的Internet门户和商业网

paradox_1_0·2020-09-11 02:55

更新node最新版本方法和 npm install -g n 运行错误

linux服务器后，首先输入node-v查看当前使用的版本如果上面查看的版本比较低，则可以开始升级清除npmcache升级之前还需要安装n模块，n模块是专门用来管理nodejs的版本输入npminstall-gnn

yusirxiaer·2020-09-10 21:02

MVIN: Learning Multiview Items for Recommendation

但是，利用图表神经网络(GNN)捕获信息的KG和进一步在推荐系统中应用仍然是有问题的，因为它不能看到每个项目的属性从多个角度。

SC30W·2020-09-10 18:49

各种深度聚类方法摘要

SC可以在图形神经网络（GNN）中使用，以实现汇总属于同一群集的节点的池化操作。但是，拉普拉斯算子的特征分解是昂贵的，并且由于聚类结果是特定于图的，因此基于SC的合并方法必须为每个新样本执行新的优化。

ddana_a·2020-09-10 13:28

《Learning Robust Node Representations on Graphs》解读

文献地址：https://arxiv.org/abs/2008.11416摘要图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)：一种流行的节点表示方法目前的专注点：保持图的平滑性保持节点表示的可识别性健壮的图节点表示

墨染青clothing·2020-09-02 17:49

数据关联的简单介绍

目标：探测每一帧的目标找出他们之间的对应关系步骤：预测：传播向前的状态，考虑过程噪音门限：决定可能的匹配观测关联：决定最佳匹配更新：使用贝叶斯定理修正预测GlobalNearestNeighbor(GNN

天黑黑黑·2020-08-26 15:06

【论文解读 ICLR 2020 | LambdaNet】Probabilistic Type Inference using Graph Neural Networks

id=r1lZ7AEKvB代码链接：https://github.com/MrVPlusOne/LambdaNet关键词：GNN，谓词，代码类型注释，attention，超边，

byn12345·2020-08-25 00:26

KDD 2020 推荐系统论文一览

同时，GNN、强化学习、多任务学习、迁移学习、AutoML、元学习在推荐系统的落地应用也成为当下的主要研究点。此届会议有很大一部分来自工业界的论文，包括Go

文文学霸·2020-08-25 00:13

【长文综述】基于图神经网络的知识图谱研究进展

博士生杨天持来自：北邮GAMMALab近几年来，人工智能技术得到了飞速发展，其进展突出体现在以知识图谱（KnowledgeGraph）为代表的知识工程和以图神经网络（GraphNeuralNetWorks,GNN

zenRRan·2020-08-23 21:59

Introduction to Graph Neural Network翻译-第四章Vanilla Graph Neural Networks

4.1介绍GNN的概念最早是在Gori等人[2005]，Scarselli等[2004，2009]提出的。为简单起见，我们将讨论Scars

s_tatic_·2020-08-23 06:39

Introduction to Graph Neural Network翻译-第六章图循环网络

.，2014]或LSTM[HochreiterandSchmidhuber,1997]，以减少普通GNN模型的限制，提高图上长期信息传播的有效性。

s_tatic_·2020-08-23 06:39

【论文精读】门控图神经网络GGNN及SRGNN

信息传播绝大多数GNN的思想在于消息传播(MessagePassing)或者说信念传播(BeliefPropagation)。很自然的，我们知道一个节点的信息可以根据其邻居节点信息进行更新。初

_Mogician·2020-08-22 14:15

Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale(ACL2019) 阅读笔记及代码解析

具体地说，我们的1基于BERT和图形神经网络（GNN）的实现可以有效地处理HotpotQA-fullwiki数据集中的数百万个多跳推理问题文档2.研究背景

智商25的憨憨·2020-08-22 12:06

ECCV2020 | 爱奇艺提出用于时序动作提名生成的融合边界内容图神经网络

本文介绍的是来自爱奇艺团队一篇论文，研究者提出了BoundaryContentGraphNeuralNetwork(BC-GNN)，通过图神经网络对边界和内容预测之间的关系进行建模，生成更精确的时序边界和可靠的内容置信度分数

爱奇艺技术产品团队·2020-08-19 16:07

Introduction to Graph Neural Network (GNN) 图神经网络入门详解

文章目录往期文章链接目录NoteBackgroundandIntuitionIntrotoGraphNeuralNetworksGNNsFrameworkDefinitionRecurrentgraphneuralnetworks(RecGNNs)IntroductiontoRecGNNsBanach'sFixedPointTheoremRecGNNsv.s.RNNsLimitationofRec

Jay_Tang·2020-08-19 00:15

李宏毅机器学习笔记(十一)——图神经网络(GNN)

/DGC3.MoNET/GAT4.GIN三.基于频谱的图神经网络前言：这部分是比较新兴的内容，内容杂且难度较大，这里只是根据课上所讲加上自己的理解去总结一小部分最浅显的内容，主要用于科普，不能用于GNN

Unique13·2020-08-16 11:00

GNN的部分理论补充-03

本篇是GNN的部分理论补充1.不动点定理不动点：函数的不动点或定点指的是被这个函数映射到其自身的一个点，即ξ=f(ξ)\xi=f(\xi)ξ=f(ξ)。

Chris_34·2020-08-16 09:41

了解《图表示学习》必看的6篇论文【附打包下载地址】

人工智能前沿讲习·2020-08-16 03:26

【GNN五大类 VGAE】（变分图自编码器）：Variational Graph Auto-Encoders

论文VariationalGraphAuto-Encoders利用变分自编码器完成图重构转载阿泽的学习笔记目录1.Introduction2.VGAE2.1VAE2.2VGAE2.3GAE3.Experiment4.Conclusion5.Reference6.变分自动编码器其他相关论文5篇6.1.VariationalSpectralGraphConvolutionalNetworks6.2.S

静静和大白·2020-08-15 23:46

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