NE&GNN 第6页

联邦图神经网络：概述、技术和挑战

然而，随着社会越来越关注数据隐私，GNN需要适应这种新常态。这导致了近年来联邦图神经网络（FedGNNs）研究的快速发展。虽然有前途，这个跨学科的领域是非常具有挑战性的感兴趣的研究人员进入。

sinat_38007523·2023-06-13 23:05

论文-Text Level Graph Neural Network for Text Classification(Text-Level-GNN)

TextLevelGraphNeuralNetworkforTextClassification》，作者LianzheHuang(MOEKeyLabofComputationalLinguistics,PekingUniversity,Beijing,100871,China)，经典的GNN

魏鹏飞·2023-06-13 17:37

add conda env into the jupyter kernel

condainstallnb_condacondainstall-n{gnn_explain}ipykernelpython-mipykernelinstall--user--name{gnn_explain

Daniel_Smith·2023-06-12 00:39

初探图神经网络——GNN

title:图神经网络(GNN)date:tags:随笔知识点categories:[学习笔记]初探图神经网络(GNN)文章来源：https://distill.pub/2021/gnn-intro/前言

Charon_HN·2023-06-11 20:11

python中import时无法识别自己写的包和模块的方法

1，MarkDirectoryas选择SourceRoot2，3，rootpath=str("D:\pycharm\pythonproject\yuqing\donglixue\GNN\BiGCN-master

兔子是狐狸·2023-06-11 14:05

面向动态图的极低时延 GNN 推理采样服务

阿里云云栖号·2023-06-10 23:48

[图神经网络]ViG(Vision GNN)网络代码实现

论文解读：[图神经网络]视觉图神经网络ViG(VisionGNN)--论文阅读https://blog.csdn.net/weixin_37878740/article/details/130124772?spm=1001.2014.3001.5501代码地址：ViGhttps://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/

ViperL1·2023-06-10 22:15

用keras搭建LSTM神经网络的经验

尤其神经网络，其实大部分文章都是这几种常见的网络结构，例如CNN，GNN,GCN,LSTM，RNN等。所以

臭小子222·2023-06-09 09:00

2023.05.28 学习周报

文章目录摘要文献阅读1.题目2.现有方法存在的局限性3.SR-GNN模型4.模型的组成部分4.1构图4.2item向量表示4.3session向量表示4.4预测模块5.实验与分析5.1数据集5.2比较方法

MoxiMoses·2023-06-08 12:48

3.用图神经网络进行图分类

在本教程中，我们将更深入地了解如何将图神经网络（GNN）应用于图分类任务。图分类是指在给定图的数据集的情况下，基于一些结构图的属性对整个图（与节点相反）进行分类的问题。

☆下山☆·2023-06-07 07:50

2023/6/4周报

目录摘要论文阅读1、标题和现存问题2、使用GNN进行文本分类3、INDUCT-GCN4、实验准备5、实验结果深度学习1、时空图的种类2、图在环境中的应用3、STGNN总结摘要本周在论文阅读上，阅读了一篇

白小李·2023-06-06 21:54

2023/5/21周报

目录摘要论文阅读1、标题和现存问题2、各个结构3、基于GNN-LSTM-CNN网络轨迹预测模型4、实验准备5、实验结果深度学习1、费舍尔判别2、步骤具体化3、GCN总结摘要本周在论文阅读上，阅读了一篇基于

白小李·2023-06-06 21:37

【图-注意力笔记，篇章1】Graph Transformer：包括Graph Transformer 的了解与回顾且其与GNN、Transformer的关联

一份PPT带你快速了解GraphTransformer：包括GraphTransformer的简要回顾且其与GNN、Transformer的关联GNN、Transformer与GraphTransformer

xiaobai_Ry·2023-04-21 15:47

【论文阅读】HGT：Heterogeneous Graph Transformer

Cziun·2023-04-20 09:00

《Relational Attention: Generalizing Transformers for Graph-Structured Tasks》【ICLR2023-spotlight】

https://github.com/CameronDiao/relational-transformer动机标准的Transformer缺少relationalindectivebiases，而这在GNN

Iron_lyk·2023-04-20 09:29

1.Introduction: Hands-on Graph Neural Networks

PyG（PyTorchGeometric）是一个基于PyTorch的库，用于轻松编写和训练图形神经网络（GNN），用于与结构化数据相关的广泛应用。

☆下山☆·2023-04-19 23:00

联邦GNN综述与经典算法介绍

作者：京东科技李杰联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。

·2023-04-19 18:52

2021秋季课程cs224w（图机器学习） colab5 异构图节点分类

代码详见github：https://github.com/whitehat32/cs224w-colab这里的主要思路就是先对每种类型的边使用gnn获得嵌入表示，之后把嵌入表示聚合(聚合方式可以是求均值或者

一只谜谜怪·2023-04-19 16:32

【RecBole-GNN/源码】RecBole-GNN中lightGCN源码解析

或者点击链接扫码关注【RecBole-GNN/源码】RecBole-GNN中lightGCN源码解析【RecBole-GNN/源码】RecBole-GNN中lightGCN源码解析原文：https://

码农的科研笔记·2023-04-19 11:59

第十周.02.LightGCN

First-orderPropagationhigh-orderconnectivityNGCFvsGNNLightGCN摘要3.1LightGCN3.2ModelAnalysis实验本文内容整理自深度之眼《GNN

oldmao_2000·2023-04-19 11:28

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

·2023-04-19 11:32

【研究型论文】EC-GCN: A encrypted traffic classification framework based on multi-scale GNN

文章目录EC-GCN:Aencryptedtrafficclassificationframeworkbasedonmulti-scalegraphconvolutionnetworks摘要存在的问题论文贡献1.分析和动机图结构分析图节点和边分析2.问题和模型问题定义模型框架3.工作流程4.模型评估总结论文内容数据集EC-GCN:Aencryptedtrafficclassificationfra

过动猿·2023-04-18 18:04

GNN笔记1-3——图信号处理

图和图移位算子图被定义为三元组集合：：节点：表示个不同label的集合；边：有序对表示可以影响；权重：是上的一个数字，表示影响的程度。有向图与无向图在无向图中，等价于，且，在有向图中是从指向的箭头，权重不一定等于。带权图与无权图对于无权图若边之间存在连接，通常认为的权重是单位“1”，即，而带权图上的权重可以根据需要定义为任意值。图的矩阵表示邻接矩阵：,forall，对于无向图，；节点的度：节点的度

Ice_spring·2023-04-18 14:36

图神经网络也能用作CV骨干模型，华为诺亚ViG架构媲美CNN、Transformer

机器之心专栏机器之心编辑部华为诺亚实验室的研究员发现图神经网络（GNN）也能做视觉骨干网络。

人工智能与算法学习·2023-04-17 02:47

[图神经网络]视觉图神经网络ViG(Vision GNN)--论文阅读

2206.00272.pdfgit地址https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/vig_pytorch相较于之前将GNN

ViperL1·2023-04-17 02:12

pyg在大图上面进行GNN

今天想在reddit数据集上跑实验，发现pyg默认的sage_conv是不支持邻居采样、batch训练的，需要使用pyg提供的NeighborLoaderpyg中的NeighborLoader附上一个我自己实现的在reddit上面进行GraphSage的代码：GraphSage_batch.py:importtorchfromtorch_geometric.nnimportSAGEConvfrom

canaryW·2023-04-16 14:31

一些小情绪

我分析了一下原因：因为任务目标不明确，则容易有为难情绪和拖延因为自己感觉这个任务很难，自己做不好，所以就真的变得做不好了（想想自己的Transformer和GNN）所以，我觉得凡事(尤其是自己觉得困难的事情

wzhings·2023-04-16 02:29

图卷积网络GCN---底层逻辑最简单直白的理解

一、GNN是怎么被提出来的？比较常见的有CNN、RNN等。CNN的核心在于它的kernel，kernel在图片上平移，通过卷积的方式来提取特征。

奶茶可可·2023-04-15 23:41

Datawhale 图神经网络task7

引用自Datawhalehttps://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/GNN前面文章：图神经网络打卡task1Datawhale

一个追逐自我的程序员·2023-04-14 09:00

GNN学习笔记（八）：超大规模数据集类的创建、图预测任务实践

目录1、Dataset基类简介2、图样本封装成批（BATCHING）与DataLoader类3、小图的属性增值与拼接4、二部图（BipartiteGraphs）的节点增值操作5、在新的维度上做拼接6、创建超大规模数据集类实践7、分子图的量子性质预测任务通过试验寻找最佳超参数8、参考资料因为数据集规模超级大，所以我们很难有足够大的内存完全存下所有数据。因此需要一个按需加载样本到内存的数据集类。今天将

唠叨小主·2023-04-14 09:26

推荐系统论文阅读（三十七)-微信看一看(GraphTR):巧妙利用GNN的方式来建模tag embedding

论文：论文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3340531.3416021论文题目：《GraphNeuralNetworkforTagRankinginTag-enhancedVideoRecommendation》在短视频推荐领域中基于tag的推荐可以让用户沉浸式的在短视频中浏览短视频，因此如何建模每个短视频的tagembedding就成了微信算法团队要

推荐系统论文阅读·2023-04-13 14:15

区块链文章总结

；1.把源代码当成一个文本内容进行输入利用(NLP)的技术模型（N-gram以及bag-of-words）2.利用ASTs也就是抽象语法树，并且从ASTs中抽取出不同的调用路径用来学习序列样本3.利用GNN

weixin_47988292·2023-04-12 01:04

GNN论文笔记

【GNN综述1-模型与应用】GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplications有思维导图有补充知识点

feng_final·2023-04-09 23:09

【论文阅读】GNN阅读笔记

Agentleintroductionongnn前言发表在distill的文章图神经网络在应用上才刚刚开始搭建了一个GNNplayground什么是图图是表示实体之间的关系可以分别表示成点向量、边向量、图向量图可以分为有向图和无向图数据是怎么表示成图图片表示成图：把图上的每一个像素都映射成图上的一个点边是像素之间的关系文本表示成图：上一个词和下一个词之间有一条有向边化学表示图：每一个原子表示成一个

小松不菜·2023-04-09 23:21

论文阅读-Enhancing Graph Neural Network-based Fraud Detectors against Camouflaged Fraudsters

目录摘要1简介2问题定义3拟议模型3.1模型概述3.2标签感知相似性度量3.3相似性感知的邻居选择器3.3.1Top-p采样3.3.2使用RL找到最佳阈值3.4关系感知邻居聚合器3.5提出的CARE-GNN4

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-04-09 15:35

基于图数据库 NebulaGraph 实现的欺诈检测方案及代码示例

本文是一个基于NebulaGraph图算法、图数据库、机器学习、GNN的FraudDetection方法综述。

图数据库NebulaGraph·2023-04-08 08:35

图学习图神经网络算法专栏简介：含图算法（图游走模型、图神经网络算法等）原理+项目+代码实现+比赛

主要实现图游走模型(DeepWalk、node2vec)；图神经网络算法(GCN、GAT、GraphSage)，部分进阶GNN模型（UniMP标签传播、ERNIESage）模型算法，并在OGB图神经网络公认榜单上用小规模数据集

汀、人工智能·2023-04-08 05:02

使用PyG（PyTorch Geometric）实现基于图卷积神经网络（GCN）的节点分类任务

节点分类任务实现Cora数据集搭建GCN模型训练与测试迭代并输出完整代码基本介绍PyTorchGeometricPyG（PyTorchGeometric）是一个基于PyTorch的库，可以轻松编写和训练图神经网络（GNN

1 + 1=王·2023-04-07 05:50

多模态 | 基于GNN的多模态情感识别技术COGMEN项目复现

COGMEN:COntextualizedGNNbasedMultimodalEmotionrecognitioNCOGMEN:基于GNN的多模态情感识别技术Paper:https://arxiv.org

夏天｜여름이다·2023-04-07 02:49

多模态 |COGMEN: COntextualized GNN based Multimodal Emotion recognitioN论文详解

论文：COGMEN:COntextualizedGNNbasedMultimodalEmotionrecognitioNCOGMEN:基于GNN的多模态情感识别技术论文实现可参考另外一篇论文：本文主要分为俩部分

夏天｜여름이다·2023-04-07 02:31

DGL笔记1——用DGL表示图

DGL笔记1——用DGL表示图DGL笔记2——用DGL识别节点DGL笔记3——自己写一个GNN模型今天我们来学习一下DGL是如何表示一个图的。

Dr_David_S·2023-04-06 20:08

DGL安装教程

（在Windows上跑GNN是不是太身残志坚了）以下对应可行的安装时间会对应附上。注意：这里对应的cuda版本，一般情况下只要跟cudatoolkit对应上就行。

诸神缄默不语·2023-04-06 20:24

Graph Embedding 和 Graph Neural Network

本文为转载，原文链接:https://leovan.me/cn/2020/04/graph-embedding-and-gnn/目录图嵌入RandomWalkMatrixFractorizationMetaPathsDeepLearningOthers

Jarkata·2023-04-05 15:37

GNN图神经网络算法入门（一）

概要Q1、为什么是图？A：Graphsareagenerallanguagefordescribingandanalyzingentitieswithrelations/interactionsQ2、为什么图建模很难？Q3、图表示学习最终目的？Q4、目前已发展出哪些模型？Q5、任务类型?Q6、推荐系统中的如何应用？Q7、图的表示方法？Ref：[1].CS224W:MachineLearningwi

winner8881·2023-04-03 17:04

图神经网络GNN介绍

目录标题图神经网络基础图基本模块定义图的邻接矩阵点特征的更新（重构）多层GNN图卷积GCN模型GCN基本思想网络层数：基本计算图注意力机制graphattentionnetworkT-GCN序列图神经网络图相似度图神经网络基础图基本模块定义三个特征

海星？海欣！·2023-04-03 17:46

unsupported GNU version! gcc versions later than 10 are not supported! 的解决方法

今天尝试使用别人一个项目（GitHub-YuWVandy/G2GNN），其中用到了torch-scatter，好像我之前没用过，新建了一个conda环境，然后依次安装，但是装torch-scatter报错

蛐蛐蛐·2023-04-02 18:55

pytorch查看网络模型变量以及对应的尺寸

记录一下：在自己定义的模型下面加入这一行就可以查看了：forname,paraminmodel.named_parameters():print(name,'',param.size())运行结果如下所示：gnn.k_weighttorch.Size

starlet_kiss·2023-04-01 08:02

论文阅读笔记《Few-Shot Learning with Graph Neural Networks》

:ICLR时间：2018.12论文地址：https://arxiv.org/pdf/1711.04043.pdf论文代码：https://github.com/vgsatorras/few-shot-gnn

王白一·2023-04-01 02:03

FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS翻译

基于GNN的小样本学习简介：我们提出利用基于推理的图模型来研究小样本学习问题，输入图像有标签或者隐藏标签。通过使用消息传播算法，我们定义了一种图神经网络来概述最近提出的几种小样本学习的模型。

L793404933·2023-04-01 01:20

APPNP

Paper:PredictthenPropagate:GraphNeuralNetworksmeetPersonalizedPageRankCode:official摘要随着GNN网络层数的提高，存在过平滑和参数量过大难以训练的问题

slothfulxtx·2023-03-31 06:31

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