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【从零开始】CS224W-图机器学习-2021冬季学习笔记6.1 Graph Neural Networks 1: GNN Model——深度学习基础

系列文章目录【从零开始】CS224W-图机器学习-2021冬季学习笔记1：MachineLearningforGraphs【从零开始】CS224W-图机器学习-2021冬季学习笔记3.1：NodeEmbeddings【从零开始】CS224W-图机器学习-2021冬季学习笔记3.2：NodeEmbeddings【从零开始】CS224W-图机器学习-2021冬季学习笔记13.1：CommunitySt

要不断变强的LSY·2022-11-22 01:47

CS224W: Machine Learning with Graphs - 06 Graph Neural Networks (GNN) 1: GNN Model

GNNModel0.LimitationsofshallowembeddingmethodsO(∣V∣)O(|V|)O(∣V∣)parametersareneeded:nosharingofparametersbetweennodessoeverynodehasitsownuniqueembeddingInherently“transductive”:cannotgenerateembedding

xbfu-xjtu·2022-11-22 01:46

CS224W: Machine Learning with Graphs - 07 Graph Neural Networks (GNN) 2: Design Space

DesignSpace0.AGeneralGNNFramework1).Message2).AggregationGNNlayer=Message+AggregationDifferentinstantiationunderthisperspective(GCN,GraphSAGE,GAT,…)3).LayerConnectivityconnectGNNlayersintoaGNNStacklay

xbfu-xjtu·2022-11-22 01:46

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记7 Graph Neural Networks 1: GNN Model

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记集合文章目录1.GraphNeuralNetworks1:GNNModel2.BasicsofDeepLearning3.DeepLearningforGraphs4.GraphConvolutionalNetworksandGraphSAGE5.总结YouTube视频观看地址1视频观看地址2视频观看地址3本章的视

诸神缄默不语·2022-11-22 01:45

GNN教程：图神经网络基础知识！

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达基础知识图卷积神经网络(GraphConvolutionalNetwork)作为最近几年兴起的一种基于图结构的广义神经网络结构，因为其独特的计算能力，而受到广泛学者的关注与研究。传统深度学习模型LSTM和CNN在欧几里得空间数据(语言，图像，视频等)上取得了不错的成绩，但是在对非欧几里得空间数据(eg：社交网络、信息网络等)进行

小白学视觉·2022-11-22 01:11

GNN | 从序列神经网络到GCN、GraphSage、GAT图模型总结

一、从序列神经网络到图神经网络当我们将一个NLP序列问题转换为一个图结构问题时，GNN图神经网络的工作就开始派上用场了。不过，我们首先要弄清楚的是，GNN网络所完成的工作是什么。当我们将一个待

zenRRan·2022-11-22 00:10

CIKM2019|Fi-GNN图神经网络学习特征交互在CTR预估中的应用(已开源)

Fi-GNN:ModelingFeatureInteractionsviaGraphNeuralNetworksforCTRPredictionZekunLi,ZeyuCui,ShuWu,XiaoyuZhang

frank_hetest·2022-11-22 00:03

图神经网络 | Python实现LSTM-GNN时间序列预测

图神经网络|Python实现LSTM-GNN时间序列预测目录图神经网络|Python实现LSTM-GNN时间序列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关于预测重症监护室（ICU）病人结果的工作主要集中在生理时间序列数据上

小橘算法屋·2022-11-22 00:26

【CTR】《Towards Universal Sequence Representation Learning for Recommender Systems》 (KDD‘22)

TowardsUniversalSequenceRepresentationLearningforRecommenderSystems》(KDD‘22)序列推荐是根据用户点击过的item序列，学习出一个序列表征，然后根据表征预测下一个item，建模表征的模型有RNN、CNN、GNN

chad_lee·2022-11-21 23:21

论文阅读_(GIN)How Powerful are Graph Neural Networks

GNN变体在节点分类、链接预测和图分类等许多任务中都取得了最先进的性能。然而，GNN变体的设计主要基于经验直觉、启发式和实验性试错法。对GNN变体的特性和局限性的理论理解很

Fineven_·2022-11-21 21:44

论文阅读_XGNN: Towards Model-Level Explanations of Graph Neural Networks

如果无法解释GNN模型，在很多场景下是不可应用的。XGNN在模型级别解释GNN，可以提供高层次和一般性的理解。通过训练图生成器来解释GNN，以使生成的图模型能够最大化明显的某种预测。

Fineven_·2022-11-21 21:44

论文阅读_Robust Counterfactual Explanations on Graph Neural Networks

abstract在本文中，我们提出了一种新颖的方法，通过在相似的输入图上对GNN的通用决策逻辑进行显式建模，来生成对GNN的鲁棒反事实解释。

Fineven_·2022-11-21 21:42

图神经网络基础——（一）图论基础

A half moon·2022-11-21 21:11

论文阅读笔记-A Survey on Graph Neural Networks and Graph Transformers in Computer Vision(GNN综述)

论文阅读笔记-GNN综述主要介绍了GNN以及它在各个领域的应用2DNATURALIMAGESImageClassificationMulti-LabelClassificationML-GCN:buildsadirectedgraphonthebasisoflabelspace

lzl2040·2022-11-21 19:57

图神经网络（ICML2022）

NAFS:ASimpleyetTough-to-beatBaselineforGraphRepresentationLearning（图嵌入）最近，图神经网络(gnn)通过利用图结构和节点特征的知识，在图表示学习中表现出突出的性能

西西弗的小蚂蚁·2022-11-21 19:18

当GNN遇见NLP(十二)：Relation-aware Graph Attention Networks with Relational Position Encodings for ER

Method依旧是一篇emotionrecognitioninconversations(ERC)的文章，因此不对背景进行过多的介绍。因为基于图的神经网络没有考虑话语中包含的顺序信息，本文提出了关系位置编码，为RGAT（关系图注意力网络）提供反映关系图结构的顺序信息。总体的结构如图所示：模型一共分为三部分：contextualutteranceembedding,speakerdependency

五月的echo·2022-11-21 18:14

Structure-Aware Transformer for Graph Representation Learning

Structure-AwareTransformerforGraphRepresentationLearning在图表示学习中，Transformer结构通过位置编码对图形结构进行编码，克服了GNN的几个局限性

嗨I，你Y·2022-11-21 18:09

图学习笔记（六）：图神经网络算法（一）——GCN和GAT、消息传递机制

图学习笔记（六）：图神经网络算法（一）——GCN和GAT、消息传递机制图神经网络GNN的兴起:回顾图卷积网络GCN（GraphConvolutionalNetwork）问题1：如何从图像卷积，类比到图结构卷积

Laura_Wangzx·2022-11-21 06:33

7天搞定图神经网络，实战助力新冠疫情防控！

相比传统神经网络，图神经网络的优势非常明显：1、非顺序排序的特征学习：GNN的输出不以节点的输入顺序为转移的。2、两个节点之间依赖关系的学习：传统的神经网络中，这种依赖关系只能通过节点的特征来体现。

我爱计算机视觉·2022-11-21 05:29

GNN/GCN入门

如果觉得难，那有可能是因为你没有找到一个正确的方法及正确的学习路线。就像刚开始深度学习流行的那时候一样，CNN在大家眼中都是个很新颖的东西，觉得他既难搞又神秘，那你看到现在，谁还会觉得觉得CNN很难了，框架一堆都是现成的轮子，三两行代码搭一个cnn，教程遍地都是。有很多同学觉得难不好入门，是因为你还不了解它，你认真的去读它几篇文章，不用最新的，就从最基础的开始，认真读个三四篇，并着手把一些基础的模

程序猿-饭饭·2022-11-21 05:58

PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT

在4922份提交内容中，主要涉及13个研究方向，具体有：1、AI应用应用，例如：语音处理、计算机视觉、自然语言处理等2、深度学习和表示学习3、通用机器学习4、生成模型5、基础设施，例如：数据集、竞赛、实现、库等6、科学领域的机器学习，例如：生物学、物理学、健康科学、社会科学、气候/可持续性等7、神经科学与认知科学，例如：神经编码、脑机接口等8、优化，例如：凸优化、非凸优化等9、概率方法，例如：变分

jh035512·2022-11-21 05:25

逆势而上的技术：图神经网络学习来了！

相比传统神经网络，图神经网络的优势非常明显：1、非顺序排序的特征学习：GNN的输出不以节点的输入顺序为转移的。2、两个节点之间依赖关系的学习：传统的神经网络中，这种依赖关系只能通过节点的特征来体现。

「已注销」·2022-11-21 05:50

PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT[系列六]

PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT[系列六]项目链接：一键fork直接跑程序https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5054122

汀、·2022-11-21 05:04

关于深度学习的一些总结

2、DGL.NN模块是用户构建GNN图神经网络的基本模块，其中dgl.nn.pytorch.SAGRConv是GraphSAGE模型中使用的图卷积模块，用这个模块

是馨呀！·2022-11-21 03:28

PyTorch：模型定义

PyTorch模型定义的方式模型在深度学习中扮演着重要的角色，好的模型极大地促进了深度学习的发展进步，比如CNN的提出解决了图像、视频处理中的诸多问题，RNN/LSTM模型解决了序列数据处理的问题，GNN

uncle_ll·2022-11-20 23:19

图神经网络简介，什么是图神经网络，GNN

分子结构表示成图2.3.2社会人物关系表示成图2.3.3其他可以表示成图的信息三、哪些类型的问题有图结构数据3.1图层面的任务3.2节点层面的任务3.3边层面的任务四、神经网络用在图上面的挑战五、图神经网络GNN5.1

一起躺躺躺·2022-11-20 22:33

GNN图神经网络学习【记录】

视频讲解链接-李沐B站教程：GNN从入门到精通https://www.bilibili.com/video/BV1K5411H7EQ/?

Ray Song·2022-11-20 22:09

【KDD2021】Are we really making much progress? Revisiting, benchmarking, and refining HGNNs

文章目录摘要1引言3现有异构GNN的问题3.1节点分类3.1.1[HAN](https://blog.csdn.net/yyl424525/article/details/103804574)3.1.2

林若漫空·2022-11-20 16:57

腾讯Angel Graph团队刷新GNN最强榜单OGB世界纪录!

导读：近日，在国际顶级图学习标准OGB（OpenGraphBenchmark）挑战赛中，腾讯大数据AngelGraph团队联合北京大学-腾讯协同创新实验室，以较大优势在三个最大的OGB分类数据集：ogbn-papers100M、ogbn-products和ogbn-mag三项任务榜单第一！OGB是目前公认最权威的图学习通用性能评价基准数据集，由斯坦福大学JureLeskovec教授团队建立并开源，

腾源会·2022-11-20 15:52

时空图神经网络（ST-GNN）

2.摘要文章介绍了时空图神经网络（ST-GNN），这是一种新的GNN结构，专门用于联合处理时变网络数据的基本时空拓扑。文章提出的体系结构由时间和图卷积滤波器组成，以及逐点非线性激活函数。

当交通遇上机器学习·2022-11-20 12:20

图卷积神经网络 | Python实现基于GCN-GRU图卷积门控循环单元网络模型

模型结构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。

小橘算法屋·2022-11-20 12:05

交通状态预测 | Python实现基于扩散卷积和GNN的交通流时空预测

交通状态预测|Python实现基于扩散卷积和GNN的交通流时空预测目录交通状态预测|Python实现基于扩散卷积和GNN的交通流时空预测基本介绍环境配置数据处理模型结构程序设计参考资料基本介绍将交通流建模为有向图上的扩散过程

小橘算法屋·2022-11-20 12:04

图神经网络简介及其在交通流预测中的应用

最近几年，作为一项新兴的图数据学习技术，图神经网络（GNN）受到了广泛的关注。2018年年末，发生了两件特殊的事情。

山科智能信息处理实验室·2022-11-20 12:01

拉普拉斯算子属于卷积方法吗_2020 年 GNN 开卷有益与再谈图卷积

题记2019年，GNN从来没有这样繁荣过。一方面，计算机视觉、自然语言处理等领域都忽如一夜春风来，反复“发现”了自身潜在的Graph结构，与GNN融合。

weixin_39772388·2022-11-20 11:47

谱域GCN的一些基础知识总结

目录1谱域GCN1.1GNN和GCN有什么不同？1.2为什么GCN中要引入拉普拉斯矩阵？1.3为什么拉普拉斯矩阵要正则化？1.4为什么要对拉普拉斯矩阵进行特征分解？

CKK77DYY·2022-11-20 11:15

最基础的GNN与GCN理解

GNN与GCN理解一、为何引入GNN与GCN？二、GNN（图域角度）1、能干嘛？2、怎么做？

kc7w91·2022-11-20 11:36

ICLR最高分论文揭秘模型泛化，GNN是潜力股

文|JerryQiu编|小轶我们都知道，人类在很多任务上都可以很好地完成“外推”，例如：啊不——我是说——例如，我们学会两位数的加减乘除后，就可以轻松将其推广至任意大整数的四则运算：从数学的角度来讲，外推其实是与内插并列的一个概念。想必大家对多项式插值、样条插值等插值方法不陌生。通过已知的、离散的数据点，在范围内推求新数据点，即称为内插（Interpolation）。而如果我们在已知数据在范围外推

夕小瑶·2022-11-20 06:00

ICLR最高分论文揭秘模型泛化，GNN是潜力股！

点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达本文转载自：夕小瑶的卖萌屋文|JerryQiu编|小轶我们都知道，人类在很多任务上都可以很好地完成“外推”，例如：啊不——我是说——例如，我们学会两位数的加减乘除后，就可以轻松将其推广至任意大整数的四则运算：从数学的角度来讲，外推其实是与内插并列的一个概念。想必大家对多项式插值、样条插值等插值方法不陌生。通过已知的、离散的数据点，在范围

Amusi（CVer）·2022-11-20 06:36

进一步认识Deepchem的分子特征化: 将化学分子结构作为到随机森林\CNN\RNN\GNN等机器学习模型输入的三种方法

'''bywufeil进一步认识分子特征化:将化学分子结构作为到随机森林\CNN\RNN\GNN等机器学习模型的输入如何将一个分子SMile表示的分子输入到机器学习/深度学习中呢？

wufeil·2022-11-20 06:12

GAT 图注意力网络

在GNN里，权重是人为给定的，在GCN里，权重是跟结点的度有关系的，而在GAT里，权重跟结点所具有的特征有关系。怎么计算的呢？还是看原来那副图。

xiao_kong_long_·2022-11-20 05:30

图神经网络从入门到入门

作者|yyHaker原文|文末『阅读原文』处整理|极市平台导读本文从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graphpooling策略DiffPool

zenRRan·2022-11-19 21:31

详细 | 图神经网络从入门到入门

作者|yyHaker编辑|极市平台导读本文从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graphpooling策略DiffPool等等做一个简单的小结

机器学习算法那些事·2022-11-19 21:24

基于GNN为群体机器人构建信息分享机制

文稿整理者：何常鑫审稿&修改：李庆标本人总结于2022年1月12日剑桥大学计算机系Prorok实验室李庆标博士关于“基于GNN为群体机器人构建信息分享机制”在深蓝学院的公开课。

深蓝学院·2022-11-19 21:30

【文献笔记】How powerful are graph neural networks?

representationalpropertiesandlimitationsofGNNtheoreticalanalysisoftheexpressibilityofGNNGraphIsomorphismNetwork(GIN)validation1IntroductionInsight:GNN

sinat_33365106·2022-11-19 20:21

论文笔记：ICLR 2019 How Powerful Are Graph Neural Networks

前言虽然GNN提供了在深度学习层面解决非欧式空间图结构数据的一系列方法，但人们对其表示学习方法的特点和局限性认识有限。因此作者提出了一个理论框架来分析GNNs捕获不同图结构的表达能力。

饮冰l·2022-11-19 20:50

斯坦福图机器学习CS224W笔记自用：How Expressive are Graph Neural Networks？

到目前为止已经提出了许多GNN模型（例如，GCN、GAT、GraphSAGE以及这类模型的整个设计空间）：GCN：mean-pool+线性变换+ReLUGraphSAGE：MLP+max-pool注意：

小粥铺·2022-11-19 20:15

HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS? 笔记

摘要：图神经网络（GNN）是用于图的表示学习的有效框架。GNN遵循邻域聚合方案，其中节点的表示向量是通过递归聚合和变换其相邻节点的表示向量来计算的。

Cyanide11·2022-11-19 19:36

图神经网络学习笔记

图神经网络应用芯片设计、场景分析问题推理、推荐系统、欺诈检测风控相关、道路交通动态流量预测、自动驾驶、无人机等、化学医疗等场景2图神经网络基本组成点(vertex)、边(edge)、全局图(global)，图神经网络（GNN

程哥哥吖·2022-11-19 17:20

图神经网络（GNN）的必读文章

mark一下，感谢作者分享！https://ruby.ctolib.com/article/wiki/104898Must-readpapersonGNNGNN:graphneuralnetworkContributedbyJieZhou,GanquCuiandZhengyanZhang.SurveypapersGraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandAppl

法相·2022-11-19 16:38

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