gNN 第10页

GNN algorithm(5): Graph Encoder-Decoder Mechanism

介绍GraphRepresentativeLearning的Encoder-Decoder框架。2017:Representationlearningongraphs:MethodsandapplicationsProblemDefinitionGraph机器学习的核心问题：如何把Graph结构信息纳入机器学习模型中。常用的Graph结构信息包括：节点的全局位置(GlobalPosition)和节

天狼啸月1990·2023-01-08 15:18

图神经网络GNN_知识框架&学习笔记

参考：《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》作者:刘忠雨，李彦霖，周洋出版社:机械工业出版社

哈喽十八子·2023-01-08 14:28

GCN-LSTM预测道路车辆速度英文 Forecasting using spatio-temporal data with combined Graph Convolution LSTM model

GCN-LSTM模型预测道路交通车辆速度GCN：又称GNN，图神经网络LSTM：长短时记忆网络可做学习参考AbstractAccuratetrafficpredictioniscriticalfortrafficplanning

刘元职业车队·2023-01-08 09:07

创建pytorch虚拟环境的版本问题

EquivariantGraphNeuralNetworksfor3DMacromolecularStructure这篇论文提出的模型gvp-gnn对于解决蛋白质设计问题很好的模型，因此准备复现这篇论文的源码

东街流浪猫·2023-01-07 21:09

图神经网络汇总

图结构数据消息传递图神经网络基于图神经网络的节点表征学习数据完全存于内存的数据集类节点预测与边预测任务实践超大图上的节点表征学习基于图神经网络的图表征学习方法超大规模数据集类的创建图预测任务实践DGL第1章：图第2章：消息传递范式第3章：构建图神经网络（GNN

发呆的比目鱼·2023-01-07 21:38

ICS-GNN:Lightweight Interactive Community Search via Graph Neural Network

1.问题定义给定一个查询节点，求出此节点所属的社区。社区搜索用途（可以为许多应用提供候选集：friendrecommendations，fraudulentgraphdiscover）2.现存方法缺点1）先爬取大部分的网络数据，然后从中寻找社区，但是爬取的数据很大一部分对终端用户没用。并且不能实时爬取数据，将数据爬取和社区搜索分开。2）使用人工定义的规则评价社区好坏，社区结构是灵活的，不能有效的评

面包片片·2023-01-07 13:28

Query Driven-GNN for Community Search:From Non-Attributed,Attributed,to Interactive Attribute

1.问题定义CS（Communitysearch）寻找包含查询节点的社区结构，使其内部结构紧密ACS（Attributedcommunitysearch）寻找包含查询节点的紧密结构，且社区内成员的属性和查询属性相似2.传统方法缺点CS根据预定义的子图（k-core，k-truss…）寻找包含查询节点的社区，限制性太强，现实世界中很多社区不能满足这种结构ACS将问题分解两步执行（two-stagep

面包片片·2023-01-07 13:28

GNN从入门到精通--复杂图的embedding （3）

1.异质图嵌入异质图异质图存在不同类型的节点（节点关联的特征类型不相同），旨在将不同类型的节点映射到一个公共嵌入空间。不同类型的节点可能有不同形式（文本、图像…）和维度的节点特征，每种节点类型采用不同的深度模型，将相应特征映射到公共嵌入空间。例如，与节点关联的特征是图像时，CNN可以被用作映射函数。学习的目标是保留节点之间成对的连接信息，所以提取器提取出相连节点的信息（邻接矩阵），重构器根据嵌入域

面包片片·2023-01-07 13:57

CNN的复习 + 初探GNN图神经网络

目录卷积神经网络的复习GNN图神经网络输入输出图神经网络本身RecurrentGNN（循环GNN）卷积神经网络的复习就是我们用同一个函数，去在不同的位置和原图进行乘积再相加，得到了一个新的值，这就是卷积的概念卷积通常用来降维

Zqchang·2023-01-07 13:07

gnn图神经网络

除了节点还要考虑图的节点之间的关系也就是线也要考虑在内需要GNN2.怎么提取图里面的特征包括线和3.卷积：看节点的邻居aggregation加起来readout：整个graph的modelDCNN:把距离为

linag302·2023-01-07 13:36

GNN图神经网络

GNN(graphneuralnetwork)Graph：图，在计算机科学中，图是由节点V和边E两部分组成的一种数据结构。

秀得水乱流·2023-01-07 13:06

【GNN】基于GNN图神经网络模型的最小连通支配集的构造算法的MATLAB仿真

2.基于神经网络的连通支配集的集中式构造算法，通过确定一种算法来对建立的无线传感器网络的模型进行训练，达到的要求，训练GNN模型，使得最终的测试集可以快速找出输入图中的连通支配集。

fpga和matlab·2023-01-07 13:06

图与网络分析 | Python实现基于GNN图神经网络建模和预测

图与网络分析|Python实现基于GNN图神经网络建模和预测目录图与网络分析|Python实现基于GNN图神经网络建模和预测效果分析基本描述程序实现参考资料效果分析基本描述图神经网络（GNN）是一类深度学习方法

小橘算法屋·2023-01-07 13:06

GNN，请你的网络层数再深一点~

了解图神经网络的朋友对于深层GNN中的过平滑问题一定不陌生，随着网络层数的增加，模型的效果反而急剧下降，令人心痛。

程序员对白·2023-01-07 11:02

ReFactor GNN：从消息传递角度重新审视FMs

分享嘉宾|陈艺虹文稿整理|WilliamKnowledgeGraphCompletion(KGC)知识图谱一般会有多个节点，包括性别、国家等各种各样的节点(也可理解为实体)，节点之间会有不同的关系，可以通过其他的一些节点预测出当前节点的其他信息。恢复这些信息是将所有的候选信息进行排序，优化如下损失函数，再按最大似然概率得到推荐信息。Factorization-basedModelsvsGraphN

深蓝学院·2023-01-07 07:00

基于空间方法的图神经网络模型_【博客推荐】漫谈图神经网络模型GNN

因此，这篇博客试图沿着图神经网络的历史脉络，从最早基于不动点理论的图神经网络(GraphNeuralNetwork，GNN)一步步讲到当前用得最火的图

weixin_39943750·2023-01-07 06:52

Neural Link Prediction with Walk Pooling

GNN-ba

苦逼学习pytorch中·2023-01-06 16:08

深度学习（Deep Learning）

，卷积核、池化、通道、激活函数5.循环神经网络，长短时记忆LSTM、门控循环单元GRU6.参数初始化方法、损失函数Loss、过拟合7.对抗生成网络GAN8.迁移学习TL9.强化学习RF10.图神经网络GNN

人工智能技术与咨询·2023-01-06 04:11

细粒度情感分析：还在用各种花式GNN？或许只用RoBERTa就够了

点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达来自|知乎作者|邱锡鹏地址|https://zhuanlan.zhihu.com/p/366133681编辑|机器学习算法与自然语言处理公众号本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理论文地址:[Paper](arxiv.org/abs/2104.0498)代码repo:[RoBERTaABSA](github.com/ROG

Evan-yzh·2023-01-05 16:28

图神经网络（6）-续 GNN与CNN,TRANSFORMER的关系

这篇文章是接上篇文章的，主要说明一下，GNN与其他网络模型的一下关系。图神经网络（GNN)与卷积神经网络(CNN)的联系卷积神经网络的卷积操作也可以看作图神经网络的信息传递和聚集过程。

山、、、·2023-01-05 14:09

如何阅读NLP论文笔记

p=3&spm_id_from=pageDriver一、搜索论文并分组通过会议；2.通过预印本；3.通过问题；4.通过方法（模型）:CNN,RNN,GNN,Transformer,Attention,Reinforcement

12Struggle·2023-01-05 10:47

GNN笔记系列 1

GNN笔记系列1Convolutionsintime,space,andgraphsNeuralNetworks(NNs)ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)GraphNeuralNetworks

弓早早o_O·2023-01-05 03:12

ICLR2022 | GREASE LM: 图推理增强QA上的LM

GREASELM通过对LM和GNN进行多层次深度交互，有效捕捉导GNN的结构信息与LM的语义约束，从而提升了模型在QA任务上的性能，和处理复杂问题的能力。研究背景

Luowaterbi·2023-01-04 09:23

快速入门 TFGNN

快速入门TFGNNTFGNN是基于TensorFlow的GNN库，它同时实现了MessagePassing和GraphNets框架，这意味着您可以轻松地在框架中设置上下文（全局）值。

生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2023-01-04 08:32

【论文导读】Causal Protein-Signaling Networks Derived from Multiparameter Single-Cell Data

就离谱，我本来想研究因果+机器学习，却因为数据集被迫看生物的论文……whatever，先看看吧【介绍】这是2005年发表于science的一篇因果学习生物的论文，主要是想看看DAG-GNN到底怎么处理的实际数据集

ViviranZ·2023-01-03 18:45

关于GNN、GCN、GraphSage（1）--GNN

GNN如何获得一个图中的节点的向量表示？1）DeepWalk：第一个无监督学习节点嵌入的算法。---------随机生成图节点序列。然后对该序列进行Word2vec。

Okay灬·2023-01-03 17:01

GCN/GNN

构建一个GNN，看一下各个模块长什么样子；提供一个GNN的playground解释什么是图：就是表示一些实

一套煎饼·2023-01-03 17:00

快速理解GNN、GCN、R-GCN、GAT

写在前面：仅用于记录自己学习快速理解GNN、GCN、R-GCN、GATGNNGCNR-GCNGAT观看视频链接GNN观看视频链接GCN观看视频链接R-GCN观看视频链接GATGNNGNN的流程：聚合、更新

silhouette10·2023-01-03 17:00

GNN GCN和GAT

在阅读论文的时候突然就对GNN、GCN和GAT这几个概念有一点疑惑。GNN和GCN的关系是什么？

一枚石头·2023-01-03 17:30

3-15-GCN和GNN的区别？

GNN：图神经网络，由于传统的CNN网络无法表示顶点和边这种关系型数据，便出现了图神经网络解决这种图数据的表示问题，这属于CNN往图方向的应用扩展GCN：图卷积神经网络，GNN在训练过程中，有将attention

NANCYGOODENOUGH·2023-01-03 17:29

GNN&GCN基础

1.图神经网络（GNN）1.1图的基本组成元素图由节点、边、全局三部分组成。且这三部分均可以由向量表示即可以将三元素进行embeddding操作。

菜虚空·2023-01-03 17:59

GNN,GCN学习整理

GNNGNN定义GNN是GraphNeuralNetwork的简称，是用于学习包含大量连接的图的联结主义模型。当信息在图的节点之间传播时GNN会捕捉到图的独立性。

若向人间借回眸·2023-01-03 17:59

GNN、GCN、GAT图卷积神经网络学习

二、GCN在GNN的基础上，GCN要解决的是一个什么问题呢？以求Xi的平均工资为例：更新后的节点信息=邻居节点的信息N+自身节点的信息但是A只与B关联，B与很多节点关联。

在平凡生活中挣扎·2023-01-03 17:59

基于pytorch geometric 的GNN、GCN 的节点分类

#-*-coding:utf-8-*-importosimporttorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnfromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoidimporttorch_geometric.nnaspyg_nnimporttorch_geometric.transformsasT#loadd

zhangztSky·2023-01-03 17:59

lstm处理时序数据结构图_主编推荐 | 图神经网络简介及其在交通流预测中的应用...

weixin_39762001·2023-01-03 08:01

TGN：Temporal Graph Networks论文解读

但GNN模型目前以静态图上偏多，然而现实世界许多关系是动态的，比如社交网络、金融交易和推荐系统，动态的变化包含了许多重要信息，只考虑静态图，很难捕捉到其中信息。”

captainqxy·2023-01-03 08:31

pytorch简单实现GCN

目录1.引入2环境配置3代码分析4模型搭建论文：SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS前言：学习图卷积刚入门，看了一篇GNN

error:404..·2023-01-03 02:31

nlp深度学习基础-CNN、GNN、RNN

文章目录卷积神经网络CNN卷积层池化层全连接层CNN网络结构结构特性参数学习CNN在NLP上的应用图卷积神经网络GNN结构参数维度卷积步骤循环神经网络RNN单元结构网络结构输入输出结构参数学习算法长短时记忆神经网络

◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-01 08:20

「实操」结合图数据库、图算法、机器学习、GNN 实现一个推荐系统

本文是一个基于NebulaGraph上图算法、图数据库、机器学习、GNN的推荐系统方法综述，大部分介绍的方法提供了Playground供大家学习。

图数据库NebulaGraph·2022-12-31 11:44

SIGIR 2021 | PCF-GNN：基于预训练图神经网络的显式交叉语义建模方案

欢迎关注：阿里妈妈技术公众号本文作者：言乐阿里妈妈技术团队ExplicitSemanticCrossFeatureLearningviaPre-trainedGraphNeuralNetworksforCTRPrediction.SIGIR2021论文下载：https://arxiv.org/pdf/2105.07752.pdf▐1.背景在CTR预估场景中，建模特征之间的交互关系是提升模型预估能力

阿里妈妈技术·2022-12-31 09:09

神经网络能用来干什么_「十项全能」图神经网络能干嘛?

回想一下这两年GNN的发展,貌似我知道的领域全都有GNN的身影.这让我想起了中文西那把无所不能的终极杀人武器:夺命3000.下面就梳理一下GNN活跃的十个领域.正所谓"十项全能GNN"注:这里每个领域只简单罗列几篇

weixin_39638014·2022-12-31 09:55

GNN图网络之生成模型（graph generative networks)---GRAPH-TO-GRAPH(JTNN-junction tree)

但是从深度学习这一成功例子中衍生出来的GNN网络目前为止还算是一篇蓝海。

qq_36710839·2022-12-31 08:53

HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS? 论文/GIN学习笔记

对GNN的评估GNN通用表达式聚合：av(k)=AGGREAGTE(k)({hu(k−1):u∈N(v)})a_v^{(k)}=AGGREAGTE^{(k)}(\{h_u^{(k-1)}:u\in\mathcal

Dodo·D·Caster·2022-12-31 08:44

第六周.02.VGAE带读+代码实操

文章目录VariationalGraphAuto-EncodersGAE实验TutorialonVariationalAutoencodersVGAE实操注意结果本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划

oldmao_2000·2022-12-31 07:46

去中心化的联邦图神经网络

《DecentralizedFederatedGraphNeuralNetworks》论文阅读笔记发表在2021年的IJCAI背景GNN广泛用来分析图结构数据，然而，在用户端有隐私，规则限制，商业竞争等

Xidian小韩同学·2022-12-30 20:05

【历年IJCAI论文下载（含IJCAI2022）】图神经网络(GNN)(多行为推荐、多模态食谱表示学习、同质图表示学习)

编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2022-09-25引言今天给大家继续肝三篇来自IJCAI2022的图神经网络（GNN）文章：无数据对抗整理图神经网络(DFAD-GNN)、垂直联合图神经网络

AINLPer·2022-12-30 20:05

读《FVGNN: A Novel GNN to Finger Vein Recognition from Limited Training Data》

tmd，当初随便看看竟然没有当回事，现在才意识到这篇文章多重要(╥﹏╥)###############1.引言指静脉识别过程：图像采集（红外）图像预处理（ROI，滤波增强）特征抽取（LBP，GOM，LGS，OED等方法）特征匹配（度量）静脉图片尤其需要一些预处理，静脉血压、体温等都会有影响小样本多分类限制了深度学习，虽然可以匹配但是分类就很麻（但是CNN通过数据增强会很强）2.相关工作传统方法提取

Mighty_Crane·2022-12-30 20:35

阅读笔记：FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation

FedGNN:FederatedGraphNeuralNetworkforPrivacy-PreservingRecommendationICML’21|隐私保护下的图神经网络推荐系统(qq.com).重点是看GNN

缄默的天空之城·2022-12-30 20:35

时空数据建模的跨节点联邦图神经网络：KDD21 Cross-Node Federated Graph Neural Network for Spatio-Temporal Data Modeling

基于此，本文提了一个基于图联邦学习的时空数据模型Cross-NodeFederatedGraphNeuralNetwork(CNFGNN)，该模型在跨节点联邦学习的约束下，使用基于图神经网络（GNN）的架构对底层图结

no one847·2022-12-30 20:04

论文笔记-FedGraphNN: A Federated Learning Benchmark System for Graph Neural Networks

1.简述GNN已经在业界有了很广泛的应用且很多领域已有SOTA的效果，但是在隐私安全日渐趋严的背景下，如何通过FL实现gnn的跨域联邦学习是一个有益的结合，本文通过联邦环境下对于Graph数据的如何在不同

cruise-tang·2022-12-30 20:04

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