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gNN
基于图的推荐算法(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
前言KDD2020,针对基于会话推荐任务提出的
GNN
方法对已有的
GNN
方法的缺陷进行分析并做出改进主要针对lossysessionencoding和ineffectivelong-rangedependencycapturing
阿瑟_TJRS
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2024-09-10 10:53
GNN
会议&期刊汇总(人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘)
会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(神经信息处理系统大会),机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议,CCFA。【ICLR】全称InternationalConferenceonLearningRepresentations(国际学习表征会议),深度学习顶会。【AAAI】由人工智能促进协会AAAI(Associat
Bunny_Ben
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2024-09-04 11:11
科研方法&心得
人工智能
机器学习
深度学习
笔记
神经网络
数据挖掘
图神经网络实战(18)——消息传播神经网络
图神经网络实战(18)——消息传播神经网络0.前言1.消息传播神经网络2.实现MPNN框架小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图神经网络(GraphNeuralNetworks,
GNN
)变体,包括图卷积网络
盼小辉丶
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2024-09-02 05:06
图神经网络从入门到项目实战
pytorch
深度学习
图神经网络
[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing
GNN
中的MessagePassing方法解析一、
GNN
中是如何实现特征学习的?深度学习方法的兴起是从计算图像处理(ComputerVision)领域开始的。
风中摇曳的小萝卜
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2024-08-30 06:01
Scene
Graph
神经网络
深度学习
机器学习
人工智能
GNN
的理解难点:一种不同于传统神经网络的复杂性
图神经网络(
GNN
)已经成为深度学习领域的一颗新星,它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而,许多研究者和开发者发现
GNN
比传统的神经网络更难以理解和掌握。
小桥流水---人工智能
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2024-08-25 21:27
人工智能
深度学习
机器学习算法
神经网络
人工智能
深度学习
图神经网络
GNN
的前世今生
GNN
图神经网络(GraphNeuralNetwork,简称
GNN
)已经成为处理图形结构数据的一种强大工具,广泛应用于社交网络分析、知识图谱、推荐系统等领域。
小桥流水---人工智能
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2024-08-25 06:52
Python程序代码
深度学习
人工智能
神经网络
人工智能
深度学习
计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统 高考志愿推荐系统 高考可视化大屏 高考大数据 高考数据分析 高考爬虫 大数据毕业设计
hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP模型SVD神经网络CNN、KNN、
GNN
计算机毕业设计大全
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2024-08-23 11:05
金融贷款风险预测:使用图神经网络模型进行违约概率评估
要使用PyTorch和
GNN
(图神经网络)来预测金融贷款风险,并加入注意力机制,我们首先需要构建一个贷款风险预测的图数据集。然后,我们将设计一个基于注意力机制的
GNN
模型。
从零开始学习人工智能
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2024-02-29 13:52
金融
神经网络
人工智能
Michael Bronstein 最新几何深度学习综述:超越 WL 和原始消息传递的
GNN
如何突破基于WL测试和消息传递机制的
GNN
的性能瓶颈?且看几何深度学习旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。编辑丨陈彩娴来源|AI科技评论图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。
人工智能与算法学习
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2024-02-20 02:26
大数据
算法
编程语言
python
机器学习
Michael Brostein 最新几何深度学习综述:超越 WL 和原始消息传递的
GNN
来源:前沿科技编译:OGAI编辑:陈彩娴如何突破基于WL测试和消息传递机制的
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的性能瓶颈?且看几何深度学习旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。
人工智能学家
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2024-02-20 02:55
大数据
算法
编程语言
python
机器学习
[论文精读]FBNETGEN: Task-aware
GNN
-based fMRI Analysis via Functional Brain Network Generation
论文网址:https://arxiv.org/abs/2205.12465论文代码:https://github.com/Wayfear/FBNETGEN英文是纯手打的!论文原文的summarizingandparaphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误,若有发现欢迎评论指正!文章偏向于笔记,谨慎食用!目录1.省流版1.1.心得1.2.论文总结图2.论文逐段精读2.1.Abstr
夏莉莉iy
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2024-02-12 21:33
论文精读
人工智能
深度学习
学习
图论
分类
笔记
[代码复现]FBNETGEN: Task-aware
GNN
-based fMRI Analysis via Functional Brain Network Generation
仅提供ABIDE数据集复现步骤,很简单。代码已经很新了目录1.论文资料2.代码复现步骤及可能存在的问题2.1.环境配置2.2.代码运行1.论文资料(1)论文原文:[2205.12465]FBNETGEN:Task-awareGNN-basedfMRIAnalysisviaFunctionalBrainNetworkGeneration(arxiv.org)(2)论文代码:GitHub-Wayfea
夏莉莉iy
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2024-02-12 21:02
代码复现
深度学习
人工智能
学习
图论
笔记
nlp
DeepMind加持的
GNN
框架正式开源,TensorFlow进入图神经网络时代
谷歌在垃圾邮件检测、流量估计以及YouTube内容标签等环境中使用了一种强大的工具
GNN
(图神经网络)。
Python数据挖掘
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2024-02-12 08:52
python
python
深度学习
神经网络
Google刚刚推出了图神经网络Tensorflow-
GNN
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/在当今数字化的世界里,对象及其之间的复杂关系构成了无数的网络,例如交通网络、生产网络、知
新加坡内哥谈技术
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2024-02-12 08:21
神经网络
tensorflow
人工智能
Datawhale组队学习
GNN
-task04 数据完整存储与内存的数据集类+节点预测与边预测任务实践
DataWhale开源学习资料:https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/
GNN
6.1数据完全存于内存的数据集类学习在
79f3c66c2fe7
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2024-02-10 15:12
论文笔记:NIPS 2020 Graph Contrastive Learning with Augmentations
作者为
GNN
的预训练提出了基于图数据增强的对比学习框架来解决图中数据异质性的挑战,本文的主要贡献如下:作者提出
饮冰l
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2024-02-09 00:54
图
弱监督
数据挖掘
机器学习
神经网络
深度学习
Graph Contrastive Learning with Augmentations
GraphCL学习笔记Abstract提出
GNN
对自监督学习和pre-training较少。本文提出了GraphCL框架,用于学习图的无监督表示。
tutoujiehegaosou
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2024-02-09 00:54
Graph
笔记
Task02 消息传递图神经网络
参考链接:https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blob/master/
GNN
/Markdown%E7%89%88%E6%9C%AC/4
沫2021
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2024-02-08 11:04
A.关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)【一】
图学习图神经网络算法专栏简介: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)
汀、人工智能
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2024-02-07 06:29
图计算
图学习
图论
图神经网络
人工智能
ECE755_
gnn
图神经网络(附完整工程)
ECE755_
gnn
图神经网络(附完整工程)ECE755课程要求任务1完成:题目要求MS1代码:仿真任务二完成题目要求MS2代码:仿真总结ECE755ECE755_sp23是加拿大渥太华大学(UniversityofOttawa
_max_max
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2024-02-07 00:54
GNN
神经网络
人工智能
深度学习
fpga
《Beyond Homophily in Graph Neural Networks: Current Limitations and Effective Designs》阅读笔记
文章概述作者指出许多流行的
GNN
模型在泛化到异构图上时性能都很差,为此,作者确定了一组能够帮助提升
GNN
在异构图上性能的设计:自嵌入和邻居嵌入分离聚合更高阶的邻居将中间层的表示组合作为最后的表示作者将这些理念应用到了自己设计的
斯曦巍峨
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2024-02-06 01:51
Graph
Learning
异构图
GNN
人工智能福利站,初识人工智能,图神经网络学习,第一课
欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一图神经网络专栏文章目录初识人工智能(图神经网络)一、图神经网络学习(1)01.什么是图神经网络(
GNN
)?
普修罗双战士
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2024-02-05 19:44
人工智能专栏
人工智能
神经网络
学习
Python GCN、GAT、MP等图神经网络学习,从入门全面概述和讲解
GNN
,入门到精通图神经网络
1.图的分类:1.1根据边的方向性:有向图(DirectedGraph):图中的边具有方向性,表示节点之间的单向关系。例如,A指向B的边表示节点A指向节点B。无向图(UndirectedGraph):图中的边没有方向性,表示节点之间的双向关系。例如,A和B之间的边表示节点A和节点B之间存在连接关系。1.2根据边的是否具有权重:加权图(WeightedGraph):图中的边具有权重,表示节点之间的强
医学小达人
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2024-02-04 03:14
推荐算法
人工智能
图神经网络
图神经网络
人工智能
推荐系统
Transformer在
GNN
的前沿综述
本文约4500字,建议阅读10+分钟本文介绍了Graphormer,一种基于标准Transformer架构的图表示学习方法。1介绍Transformer架构在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出色,但在图级预测中表现不佳。为了解决这个问题,本文介绍了Graphormer,一种基于标准Transformer架构的图表示学习方法,在广泛的图表示学习任务中取得了优异成绩,特别是在OGB大规模挑战中。Gr
数据派THU
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2024-02-03 19:46
transformer
深度学习
人工智能
《图机器学习》-
GNN
《A Single Layer of a
GNN
》
GNN
一、ASingleLayerofaGNN二、ClassicalGNNLayer1、GCN2、GraphSAGE3、GAT三、GNNLayerinPractice四、StackingGNNLayers
白色的生活
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2024-02-01 15:50
图机器学习
机器学习
人工智能
神经网络
《图机器学习》-
GNN
Augmentation and Training
GNNAugmentationandTraining一、GraphAugmentationforGNNs1、FeatureAugmentation2、Structureaugmentation3、NodeNeighborhoodSampling二、GNNTrainingPipeline1、Predictionheads2、SupervisedVSUnsupervised3、LossFunction
白色的生活
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2024-02-01 15:50
图机器学习
机器学习
人工智能
算法
GNN
框架优化GNNAdvisor: An Adaptive and Efficient Runtime System for
GNN
Acceleration on GPUs
OSDI’21AbstractGNNAdvisor从
GNN
模型和输入图中寻找与性能相关的特征,作为优化点实现为
GNN
计算定制的2D工作负载管理,提升GPU利用率和性能利用GPU内存结构,根据GPU内存结构和
ILL.
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2024-02-01 12:01
神经网络
性能优化
gpu算力
Neural Improvement Heuristics for Graph Combinatorial Optimization Problems
NeuralImprovementHeuristicsforGraphCombinatorialOptimizationProblemsIEEETRANSACTIONSONNEURALNETWORKSANDLEARNINGSYSTEMS2023摘要图神经网络(
GNN
Namnan
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2024-01-30 17:33
组合优化
人工智能
算法
1_图神经网络
GNN
基础知识学习
举例说明图神经网络中的MaxPooling图的基本组成解释1:解释2:举例说明实例:社交网络
GNN
的目的——整合特征1.整合特征2.Vertex(ornode)e
Waldocsdn
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2024-01-30 06:01
#
图神经网络与可信AI
人工智能安全与可信AI
神经网络
人工智能
图神经网络
QA-
GNN
: 使用语言模型和知识图谱的推理问答
在这项工作中,我们提出了一个新的模型,QA-
GNN
,通过两个关键创新解决了上述挑战:(i)相关性评分,我们使用LMs来估计相对于给定的问答上下文,KG节点的重要性,以
AI知识图谱大本营
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2024-01-28 10:26
大模型
人工智能
论文浅尝 | QA-
GNN
: 使用语言模型和知识图谱的推理问答
笔记整理:李继统,天津大学硕士链接:https://arxiv.org/pdf/2104.06378.pdf1.动机目前现有的方法,对于QA上下文使用LM处理,对于KG使用
GNN
进行处理,并且并不相互更新彼此的表示
开放知识图谱
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2024-01-28 08:55
语言模型
知识图谱
人工智能
自然语言处理
机器学习周记(第二十三周:文献阅读-DSTGN)2023.12.25~2023.12.31
目录摘要ABSTRACT1论文标题2论文摘要3论文背景4问题描述4.1图的定义4.2图信号矩阵的定义4.3问题的定义5论文模型6相关代码摘要本周阅读了一篇关于
GNN
用于多元时间序列的时空预测的文章,文章的模型是一个具有自适应传播机制的动态时空图网络
Slender2001
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2024-01-27 08:13
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
cnn
pytorch
回归
GNN
学习第六天
首先感谢datawhale的课程内容:引用
GNN
/Markdown版本/5-基于图神经网络的节点表征学习.md·Datawhale/team-learning-nlp-码云-开源中国(gitee.com
def1037aab9e
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2024-01-27 01:59
【文献阅读】Harnessing Explanations LLM-to-LM Interprete for Enhanced TAG Graph Reresentation Learning
一个典型的案例是论文引用网络,其中每篇论文的文本作为节点属性,
GNN
将每篇论文将在这些文本属性转换为浅层特征,从而利用文本属性。问题:最近LLM大火,GPT和Lama2表现出推理和利用常识的能力。
SuperCooper
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2024-01-24 22:04
人工智能
gpt-3
【论文阅读】LLM-to-LM Interpreter for Enhanced Text-Attributed Graph Representation Learning
语言模型用于文本分类3.3、大语言模型和提示3.4、结点分类4、方法论4.1、生成基于LLM的预测和解释4.2、LM解释器的微调与节点特征提取4.2.1、原始文本和特征解释4.2.2、排序后的预测特征4.3、
GNN
鲸可落
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2024-01-24 10:39
图神经网络
论文阅读
算法
LLM
图神经网络
语言模型
文本属性图
ChatGPT
【论文解读】NeurIPS 2021| 基于置信度校正可信图神经网络
题目:基于置信度校正可信图神经网络会议:NeurIPS2021论文地址:https://arxiv.org/abs/2109.14285自信点,我的
GNN
们图神经网络(
GNN
)卓越的性能已经广受关注,但其预测结果是否值得信赖却有待探索
风度78
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2024-01-23 06:25
人工智能
算法
计算机视觉
机器学习
深度学习
阿里重磅发布大规模图神经网络平台AliGraph,架构算法解读
图神经网络(
GNN
)主要是利用神经网络处理复杂的图数据,它将图数据转换到低维空间,同时最大限度保留结构和属性信息,并构造一个用于训练和推理的神经网络。
weixin_34302561
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2024-01-23 00:57
人工智能
系统架构
大数据
HNU-数据挖掘-实验4-链接预测
数据挖掘课程实验实验4链接预测计科210X甘晴void202108010XXX文章目录数据挖掘课程实验实验4链接预测实验背景实验要求数据集解析实验建模实验探索过程失败的探索——DGL库DGL库简介读取基因并构建图构建
GNN
甘晴void
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2024-01-22 06:32
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【专选】数据挖掘
数据挖掘
人工智能
GNN
动手实践(三):适用于同配图和异配图的高效图神经网络——H2GCN
上发表的论文《BeyondHomophilyinGraphNeuralNetworks:CurrentLimitationsandEffectiveDesigns》所提出来的一个同时适用于同配图和异配图的
GNN
斯曦巍峨
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2024-01-20 06:52
深度学习实战
深度学习
图神经网络
python
复现图神经网络(
GNN
)论文的过程以及PyTorch与TensorFlow对比学习
复现图神经网络(
GNN
)论文的过程通常包括以下几个步骤:一、理解论文内容:首先彻底理解论文,包括其理论基础、模型架构、使用的数据集、实验设置和得到的结果。
M.D
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2024-01-20 06:16
神经网络
pytorch
tensorflow
表示学习内容摘录 《深入浅出神经网络:
GNN
原理解析》
4.1.1表示学习的意义机器学习算法的性能严重依赖于数据的特征,因此在传统机器学习中,大部分的工作都在于数据的处理和转换上,以期得到好的特征使得机器学习算法更有效。这样的特征工程是十分费时费力的,这也暴露了传统机器学习方法中存在的问题,这些方法没有能力从数据中去获得有用的知识,而特征工程的目的则是将人的先验知识转化为可以被机器学习算法识别的特征,以弥补其自身的缺点。如果存在一种可以从数据中得到有判
认知计算_茂森
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2024-01-19 11:25
【茂森】脑机接口算法
时空预测 | 基于图神经网络的时空预测
随着图神经网络(GNNs)的最新进展,基于
GNN
的方法在时间序列分析中出现了激增。这些方法可以明确地建模时间间和变量间的关系,而传统的方法和其他基于深度神经网络的方法在这方面却难以做到。
机器学习之心
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2024-01-18 09:14
时空预测
神经网络
人工智能
深度学习
第十六周周报
AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks前言图用图表示一张图片文本作为图表其他图值数据用图表示分子用图表示社交网络用图表示引文表示成图后产生的问题图层面问题顶点层面问题边层面问题图神经网络实现消息传递全局信息的作用实验相关技术
GNN
Joy_moon
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2024-01-17 15:13
机器学习
图像处理
深度学习
Information Sciences 2022 | 利用图嵌入和图神经网络实现社交网络中的影响力最大化
目录前言1.影响力最大化2.SGNN2.1标签生成2.2struc2vec2.3
GNN
特征处理2.4回归预测2.5整体框架3.实验3.1数据集3.2评价指标前言题目:Influencemaximizationinsocialnetworksusinggraphembeddingandgraphneuralnetwork
Cyril_KI
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2024-01-15 19:15
影响力最大化
Papers
影响力最大化
图神经网络
图嵌入
SIR模型
AAAI 2023 | 图神经网络学习同构计数
LearningtoCountIsomorphismswithGraphNeuralNetworks论文链接:https://arxiv.org/pdf/2302.03266.pdf代码链接:https://github.com/Starlien95/Count-
GNN
PaperWeekly
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2024-01-14 20:42
神经网络
学习
深度学习
机器学习
人工智能
图神经网络实战——图神经网络基础
图神经网络(GraphNeuralNetwork,
GNN
)是专为处理图结构数据而设计的,要充分挖掘图表示的潜力,深入了解图神经网络至关重要。
盼小辉丶
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2024-01-14 13:46
图神经网络实战
神经网络
人工智能
图神经网络
GNN
【
GNN
2】PyG完成图分类任务,新手入门,保姆级教程
上次讲了如何给节点分类,这次我们来看如何用
GNN
完成图分类任务,也就是Graph-level的任务。
Dream of Grass
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2024-01-14 06:04
图神经网络
ML
分类
人工智能
pytorch
图论
基于图神经网络的动态物化视图管理
主要介绍了发布于2023年ICDE的论文《DynamicMaterializedViewManagementusingGraphNeuralNetwork》,该文研究了动态物化视图管理问题,提出了一个基于
GNN
KaiwuDB 数据库
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2024-01-13 23:44
人工智能
BSN专有节点接入说明
/gethattachhttps://VuF0h0y7pLwtvDqjuW:y2sYuiIciR6JFtHbmC@bsnmu7d0
gNn
.bsngate.com:196
哈嘿嘿嘿哈
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2024-01-11 20:12
GNN
如何处理表格?
链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/10184514在这篇综述中,我们深入探讨了使用图神经网络(GNNs)进行表格数据学习(TDL)的领域,这是一个深度学习方法在分类和回归任务中相比传统方法表现出越来越优越性能的领域。综述强调了深度神经TDL方法的一个关键差距:数据实例和特征值之间潜在关联的欠表达。GNNs凭借其固有的模拟表格数据不同元素之间复杂关系和交
AI知识图谱大本营
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2024-01-11 04:26
自然语言处理
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