gNN 第7页

论文笔记之GPT-GNN: Generative Pre-Training of Graph Neural Networks

GPT-GNN:GenerativePre-TrainingofGraphNeuralNetworks文中指出训练GNN需要大量和任务对应的标注数据，这在很多时候是难以获取的。

小弦弦喵喵喵·2023-03-26 19:38

Self-supervised Graph Neural Networks for Multi-behavior Recommendation-IJCAI 2022 读书笔记

RebeccaCute·2023-03-26 07:07

【Mo 人工智能技术博客】现在最流行的图神经网络库 pytorch geometric 上手教学

简介GraphNeuralNetworks简称GNN，称为图神经网络。

MoModel·2023-03-24 02:43

论文笔记 --《CoLAKE: Contextualized Language and Knowledge Embedding》

标签：Jd_Paperweekly时间：2020.11.05来源：COLING2020关键词：预训练模型，knowledge-EnhancedNLP,KnowledgeEmbedding，GNN1.背景及问题描述之前的一些

ColdCoder·2023-03-23 10:09

GIN：图同构网络

论文链接：https://arxiv.org/abs/1810.00826论文来源：ICLR2019一、概述目前的GNN框架大多遵循递归邻域聚合（或者消息传递）框架，并且已经出现各种GNN变种。

酷酷的群·2023-03-23 06:03

GNN模型介绍

图模型这两年有点火呀，稍微记录一下，有时间了再来补充。一般有这两类：基于空间，代表模型GAT基于频谱，代表模型GCN以上两个模型都是为了在非欧空间中模拟卷积过程，基于空间的模型类比cnn做法将相邻的节点做处理获得下一层隐层GCN的做法是现将输入图使用傅里叶变换转换到频域上，在频域上进行和cnn一致的卷积操作，再将结果进行逆傅里叶转成时域上（在这里是每个节点上）

needle_princess·2023-03-22 03:04

李宏毅 GNN 课堂笔记

rusty1s/pytorch_geometrichttps://zhuanlan.zhihu.com/p/54505069https://zhuanlan.zhihu.com/p/1129380371.GNN

音符纸飞机·2023-03-16 08:06

命令行更新node版本

第一步：清除npm缓存，执行命令：npmcacheclean-f第二步：安装n模块：npminstall-gnn模块是专门用来管理nodejs版本d第三步：升级node.js到最新稳定版：nstable

一瓣山河·2023-03-13 22:11

【环境搭建】MacOS系统M1芯片从零开始安装torch torch-geometric(PyG) torch-sparse torch-scatter步骤详解、配置图神经网络(GNN)训练环境教程

前言：实际上只装PyTorch或者torch不会遇到什么问题，但是torch-geometric、torch-scatter、torch-sparse在M1chip的Mac上非常难安装（PyGDocumentation>Installation里注明了“CondapackagesarecurrentlynotavailableforM1/M2/M3macs”）。博主试错过程中遇到了很多无解的bug

FR1SKY·2023-03-10 15:46

给深度学习研究生的入门建议（未完待续ing）

我的背景是浙江大学人工智能专业在读硕士，研究方向是GNN、NLP、司法智能。

诸神缄默不语·2023-03-09 16:29

什么是图神经网络？

GNN将深度学习的预测能力应用于丰富的数据结构，这些数据结构将对象及其关系描述为图中由线连接的点。当两种技术融合时，它们可以创造出新奇而美妙的东西——比如手机和浏览器融合在一起打造智能手机。

扫地的小何尚·2023-03-09 13:07

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。

·2023-02-21 15:20

GCN入门资料

由于科研需要自学GCN中，近期在B站、知乎上看了很多资料，在这里总结一下我个人觉得讲的很清晰的资料，方便自己之后的回顾，也方便大家找资料：1、什么是GCN/GNN?

简疋·2023-02-20 23:52

推荐场景太大太复杂搞不动？快来试试 PGLBox！

图神经网络（GraphNeuralNetwork，GNN）是近年来出现的一种利用深度学习直接对图结构数据进行学习的方法，通过在图中的节点和边上制定聚合的策略，GNN能够学习到图结构数据中节点以及边内在规律和更加深层次的语义特征

·2023-02-20 16:13

[论文泛读]2021多篇GNN论文阅读

DiffusionImprovesGraphLearning-NIPS2019假设T是原始的转移矩阵（或者说图卷积矩阵、信息传递矩阵），那么图扩散矩阵定义为：为了保证收敛性，加上约束，。这个转移矩阵可以自行定义：如果我们令，，那么就得到了personalizedpageRank图扩散矩阵。如果我们令，，那么就得到了文献《Theheatkernelasthepagerankofagraph》提出的时

fry3251·2023-02-18 10:35

图神经网络解释性问题综述

图神经网络的可解释性是目前比较值得探索的方向，这篇综述论文针对近期提出的GNN解释技术进行了系统的总结和分析，归纳对比了该问题的解决思路。

熠熠晨曦_·2023-02-17 18:10

Datawhale 6月学习——图神经网络：图预测任务实践

前情回顾图神经网络：图数据表示及应用图神经网络：消息传递图神经网络图神经网络：基于GNN的节点表征学习图神经网络：基于GNN的节点预测任务及边预测任务图神经网络：超大图上的节点表征学习图神经网络：基于图神经网络的图表征学习

SheltonXiao·2023-02-17 17:31

(1)论文 WWW2019 《Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender Systems》

id=3313417论文介绍1.论文所做工作这篇论文将图神经网络GNN中的图卷积网络GCN模型应用到了知识图谱KG中，并运用到推荐系统中。本篇论文的创新点：1.

无大大无大大·2023-02-17 04:19

GNN图神经网络原理解析

一、GNN基本概念1.图的基本组成图神经网络的核心就是进行图模型搭建，图是由点和边组成的。在计算机处理时，通常将数据以向量的形式进行存储。

Emiliano Martínez·2023-02-16 22:19

技术沙龙 | 图神经网络(GNN)最新研究进展分享

由于深度学习在可推理和可解释性方面的局限性，结合图计算与深度学习的图神经网络(GNN)成为近期学术界和工业界研究的热点新方向之一，并在社交网络、推荐系统等领域得到了广泛的应用。

开放知识图谱·2023-02-16 21:47

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。

·2023-02-16 20:34

图神经网络入门：搭建GNN环境

图神经网络入门：搭建GNN环境本教程是在Windows10下安装Pytorch(GPU版本，CPU版本比较简单，不需要CUDA、cudnn),CUDA,cudnn,pyG许多初学者，开始以为直接安装好上述的软件或者包就直接能用了

想成为风筝·2023-02-07 11:47

【GNN报告】GNN-LOGS部分报告汇总

BastainRieck:Topology-BasedGraphRepresentationLearning基础拓扑学习基于拓扑学习的工作参考BastainRieck:Topology-BasedGraphRepresentationLearning_哔哩哔哩_bilibiliChaitanyaK.JoshiGraphNeuralNetworksforGeometricGraphs背景方法Geom

静静喜欢大白·2023-02-07 10:27

Point-GNN README批注

Point-GNNREADME批注1.Point-GNN1.1GettingStarted1.1.1Prerequisites1.1.2KITTIDataset1.1.3DownloadPoint-GNN1.2Inference1.2.1Runacheckpoint1.2.2Performance1.3Training1.4License1.5

Ly.Leo·2023-02-07 10:24

「图与推荐指南针」: 顶级学者/研究组有哪些？

，代表作node2vec，GraphSAGE，门下各个是高手）Google：BryanPerozzi（DeepWalk作者，一作成名）TUM：StephanGunnemann（GraphAttack，GNN

weixin_45519842·2023-02-07 09:08

北邮教授石川：图神经网络需要解决的几个关键问题

会上，四位国内学者对图表示学习和图神经网络的最新理论进展和应用探索进行了介绍，题目分别是：《图卷积神经网络》中国中文信息学会·社会媒体处理专委会副主任、中科院计算所研究员沈华伟《图神经网络(GNN)及认知推理

喜欢打酱油的老鸟·2023-02-07 09:37

GNN 2021(十三) An Effective Knowledge Distillation Framework，WWW

所提出的框架提取任意学习的GNN模型(教师模型)的知识，并将其注入到设计良好的学生模型中，学生模型采用标签传播和特征转换两种简单的预测机制，分别自然地保留了基于结构的先验知识和基于特征的先验知识。

五月的echo·2023-02-07 09:34

图神经网络论文阅读(十六) GraLSP: Graph Neural Networks with Local Structural Patterns,AAAI 2020

本文做了我一直想做的事情：GNN聚合邻居特征的时候同时考虑结构信息。有很多研究都是基于Motif（或者叫graphlet）进行的，比如HighOrderNetworkRepresentation，W

五月的echo·2023-02-07 09:04

GNN 2021(八) Heterogeneous Graph Structure Learning for Graph Neural Networks，AAAI

本文首次尝试学习最优的异构图结构用于hgnn，提出了一个新的框架HGSL，该框架将异构图结构学习和GNN参数学习联合起来进行分类，在每个生成的关系子图中，HGSL不仅通过生成特征相似图来考虑特征相似性，

五月的echo·2023-02-07 09:04

认知推理：从图表示学习和图神经网络的最新理论看AI的未来

会上，四位国内学者对图表示学习和图神经网络的最新理论进展和应用探索进行了介绍，题目分别是：《图卷积神经网络》中国中文信息学会·社会媒体处理专委会副主任、中科院计算所研究员沈华伟《图神经网络(GNN)及认知推理

智源社区·2023-02-07 09:31

开启报名 | SMP-图神经网络在线研讨会2020

近年来，图表示学习（GraphEmbedding）和图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）成为网络数据分析与应用的热点研究问题，其特点是将深度神经网络技术用于网络结构的建模与计算，诞生了以

智源社区·2023-02-07 09:01

【GNN报告】北邮石川组

石川：GAMMALab介绍简介实验室简介北邮图数据挖掘与机器学习实验室（GAMMALab,GraphdAtaMiningandMAchinelearningLaboratory）长期从事人工智能和数据科学的核心方向：数据挖掘和机器学习的研究，特别专注于图数据的挖掘与学习，在异质图分析和图表示学习等方向处于国内领先水平，相关成果应用于华为、阿里、腾讯等企业。培养了北邮第一个“阿里星”和“腾讯犀牛鸟精

静静喜欢大白·2023-02-07 09:58

背景宽高随文本变化_今日论文|零资源口语建模&多尺度合并蒸馏语义分割持续学习&迷彩动物识别&数据到文本语义准确新指标&自动深度GNN设计&MORE...

11月24日人工智能领域新增论文456篇，AI日读精选其中88篇推荐给大家。这些论文主要来自AAAI，AAMAS，ACCV，CIKM，ArtificialIntelligence，CVPR，ECCV，EMNLP，ICASSP，ICLR，ICML，ICONIP，ICPR，ICRA，TKDE，INTERSPEECH，InformationSystems，MachineLearning，NeurIPS，

weixin_39611072·2023-02-06 18:49

图表示学习入门3——图神经网络（Graph Neural Networks）

本文将以浅显直觉的方式，介绍GNN的灵感来源，构造方法，训练方式等，根据《RepresentationLearningonNetworks》中GNN部分，做了具体的解读和诠释，并增补了一些代码中才有的实现细节

soplars·2023-02-06 16:22

图神经网络对抗攻击（图注入攻击）

然而，最近的研究发现，GNN容易受到对抗攻击。本文研究了最近引入的一种针对**图注入攻击（GIA）**的真实攻击场景。在GIA场景中，攻击者无法修改输入图的现有连接结构或节点属性，而是通过向其中注入攻

故梦UNIVERSE·2023-02-06 11:56

图神经网络对抗攻击（图注入攻击）

UnderstandingAndImprovingGraphInjectionAttackByPromotingUnnoticeability（HAO）part1Abstract最近，图注入攻击（GIA）作为图神经网络（GNN

故梦UNIVERSE·2023-02-06 11:56

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ImprovingGraphCollaborativeFilteringwithNeighborhood-enrichedContrastiveLearning——2022WWWkeywords：Recommendation,GNN

LiuxkK·2023-02-06 11:54

图神经网络综述（转）

图神经网络概述第三弹：来自IEEEFellow的GNN综述guthub地址：https://github.com/nnzhan/Awesome-Graph-Neural-Networks原文地址https

法相·2023-02-06 08:11

图神经网络详解（四）

这篇文章介绍了GNN的背景知识、发展历史、分类与框架、应用等，详细介绍了各种模型与方法，包括公式、

大笨熊。。。·2023-02-06 08:08

图机器学习——5.2 图神经网络：GNN的构建与训练

1.GNN的构建我们将节点的邻居定义为可计算的图，图神经网络的主要想法是：每一个节点可以从周围的邻居中汇聚信息，而这个汇聚的方式就是通过神经网络来进行。

Kanny广小隶·2023-02-06 08:37

【Pytorch】GNN学习填坑记

参考：https://blog.csdn.net/YPP0229/article/details/106328173/pycharm执行代码出现错误Nomodulenamed'torch_sparse’解决办法https://pytorch-geometric.com/whl/，在这里找到自己pytorch对应的版本，下载.whl直接在下载的路径执行pipinstallxxx.whl即可参考：ht

ysq96·2023-02-05 09:24

OpenMMLab AI 实战营 Day 2 图像分类

文章目录见结尾图像分类发展传统方法(手工特征+机器学习分类)—>深度学习(网络自主学习特征表达+分类)分类深度学习相关网络CNN、Transformer、GNN等视觉基础模型的发展CNN相关网络AlexNetVGG

大熊SsSsSs·2023-02-04 13:11

【论文翻译】Graph Neural Networks: a review of methods and applications 图神经网络综述：方法和应用

文章目录摘要1引言2模型2.1GNN2.2GNN变体2.2.1图类型2.2.2传播类型卷积注意力跳跃连接2.2.3训练方法2.3通用框架3应用3.1结构化场景3.2非结构化场景3.3其他场景4开放性问题

林若漫空·2023-02-04 08:18

GNN-FiLM Graph Neural Networks with Feature-wise Linear Modulation (FiLMConv)

GNN-FiLM:GraphNeuralNetworkswithFeature-wiseLinearModulation(FiLMConv)ABSTRACT文章介绍了一种线性特征调制feature-wiselinearmodulation

杰克船长有烦恼·2023-02-04 07:16

安装TSP求解器pyconcorde

https://github.com/machine-reasoning-ufrgs/TSP-GNN安装pyconcorde【成功】将GitHub项目pyconcorde下载到调库地址:/home/dell

carebon·2023-02-04 02:44

DGL节点分类简单实现

NodeClassificationwithDGL本节结束您能够完成以下任务加载DGL提供的数据集通过DGL提供的模块构建GNN模型能够在CPU和GPU上，训练或评估用于节点分类任务的GNN模块说明：本节任务假定你已经具备了

Racin_01·2023-02-03 18:03

【GNN框架系列】DGL第一讲：使用Deep Graph Library实现GNN进行节点分类

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文先简单概述GNN节点分类任务，然后详细介绍如何使用DeepGraphLibrary+Pytorch实现一个简单的两层GNN

CHEONG_KG·2023-02-03 18:33

GNN-3-基于图神经网络的节点表征学习

参考开源学习地址：datawhale1.引言在图节点预测或边预测任务中，首先需要生成节点表征（representation）。高质量节点表征应该能用于衡量节点的相似性，然后基于节点表征可以实现高准确性的节点预测或边预测，因此节点表征的生成是图节点预测和边预测任务成功的关键。基于图神经网络的节点表征学习可以理解为对图神经网络进行基于监督学习的训练，使得图神经网络学会产生高质量的节点表征。在节点预测任

sunshinecxm_BJTU·2023-02-03 17:27

Datawhale GNN组队学习-Task 03

基于图神经网络的节点表征学习经典论文笔记（GCNMoNetChebNetGraphSAGE)Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks(GCN)这篇文章提出了一种图卷积网络（GCN），该网络可以直接用于处理图结构数据。从本质上讲，GCN是谱图卷积（spectralgraphconvolution）的局部一阶近似（local

lingwenzhenjun·2023-02-03 17:55

从上到下，一文带你看全所有GNN分类

从上到下，一文带你看全所有GNN分类一般来说，我喜欢从上往下的角度来入门一个方向，毕竟入门的秘诀就是从广到深，而不至于在一开始就只见枝叶不见森林。

chengsen.ren·2023-02-03 12:07

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