gnn

GNN-CS224W: 3 Node Embeddings

graphrepresentationlearningAutomaticlylearningefficienttask-independentfeatureformachinelearningwithgraphs，从而避免了特征工程whyembedding？Similarityofembeddingsbetweennodesindicatestheirsimilarityinthenetwork.
当客·2022-11-08 09:46

GNN-CS224W: 17 Scaling Up GNNs

GraphsinmodelapplicationapplicationsRecommendersystems:Amazon,YouTube等要预测用户对item(商品、视频)是否感兴趣(linkprediction)还要预测用户、item的类型(nodeclassification)数据量级很大SocialnetworksFacebook,Twitter,Instagram等要做Friendrec
当客·2022-11-08 09:46

欺诈检测相关论文

欺诈检测相关论文一、分类1、GEM2、HACUD3、MAHINDER4、Semi-GNN5、MvMoE6、AMG-DP7、AddGraph8、NetWalk9、DOMINANT10、GraphConsis11
cici_iii·2022-11-08 01:14

11月新书预告——GNN、深度学习和元宇宙

11月的新书聚焦AI的前沿主题——GNN，另外，还有两本重磅的深度学习好书，也不乏元宇宙、智能驾驶和硬件产品经理等全新技术主题的好书。
childchen·2022-11-07 16:37

图神经网络 | Python实现基于时空图卷积GNN + LSTM 模型预测（多变量方法）

图神经网络|Python实现基于时空图卷积GNN+LSTM模型预测（多变量方法）目录图神经网络|Python实现基于时空图卷积GNN+LSTM模型预测（多变量方法）效果分析基本描述模型描述程序实现GNN
小橘算法屋·2022-11-04 01:26

异质图神经网络（持续更新ing...）

2022.10.31最早更新时间：2022.10.31文章目录1.处理为同质图2.Bi-levelaggregationscheme3.其他参考资料1.处理为同质图直接将节点类型和边类型编码到节点属性中缺点：不符合GNN
诸神缄默不语·2022-11-01 11:16

Pytorch 04-模型定义

4.1PyTorch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
Gocara·2022-11-01 03:31

几何等变图神经网络综述

研究人员利用这种对称性的归纳偏差（inductivebias），开发了几何等变图神经网络（GNN），以更好地描述几何图的几何特性和拓扑。
tzc_fly·2022-10-31 22:26

ICLR20： Pre-GNN STRATEGIES FOR PRE-TRAINING GRAPH NEURAL NETWORKS

talk胡伟华+jure、这篇文章是图-level的task，鉴于经常看到，因此看看~摘要机器学习的应用要求模型在测试集上的效果也好，通常测试的分布不同于训练的数据，且训练标签稀少。一个有效的方法是在数据充足的数据上预训练，然后微调。cv+nlp很常见。本文提出在node+graph上要一起预训练，两者缺一不可。1.INTRODUCTION迁移学习：在一些任务上预训练，然后在相关任务上重新复用。预
Complicated__76·2022-10-30 07:42

3D点云 GNN图神经网络 在目标检测上

在3D点云语义分割方法中,GNN已经做了很多可用的方案。但是在目标检测上依旧是采用比较传统的CNN和稀疏卷积的组合，这一篇文章是研究了图卷积在3D检测的中的用法。来自卡内基梅隆大学。
糖醋鸡翅不加醋·2022-10-29 12:48

【ICML2022】图神经网络异常检测的再思考

由于谱滤波器的选择是GNN设计的关键之一，因此通过图谱分析异常是GNN设计的第一步。我们的关键观察是，异常的存在将导致“右移”现象，即频谱能量分布较少集中在低频，较多集中在高频。
数据派THU·2022-10-29 12:16

【GNN报告】赵越-图神经网络与异常检测

目录1、简介2、图神经网络与异常检测小引图异常检测背景系统PyGOD基准BOND综述未来方向总结小结QA3、参考1、简介摘要：在这次演讲中，赵越会围绕异常检测与图上的异常检测来介绍他参与多校联合的PythonGraphOutlierDetection(PyGOD)工具库，以及最近的NeurIPS论文：BOND:BenchmarkingUnsupervisedOutlierNodeDetection
静静喜欢大白·2022-10-29 12:11

【李沐精读GNN论文总结】A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

个人认为【GCN作为子图函数近似】这一部分讲到了GNN的核
Mr.zwX·2022-10-26 15:26

GNN落地不再难，一文总结高效GNN和可扩展图表示学习最新进展

来源：机器之心本文约4200字，建议阅读8分钟剑桥大学在读博士生ChaitanyaK.Joshi从数据准备、高效架构和学习范式三个方向综述了研究者们在克服这些问题时取得的进展。图神经网络在应用到现实世界时会面临很多挑战，比如内存限制、硬件限制、可靠性限制等。在这篇文章中，剑桥大学在读博士生ChaitanyaK.Joshi从数据准备、高效架构和学习范式三个方向综述了研究者们在克服这些问题时取得的进展
数据派THU·2022-10-26 07:56

simple-HGN 介绍 - 一种简单有效的异构图建模方法

目录1可学习的边类型嵌入2残差连接3L2归一化受简单GAT相对于高级专用异构GNN的优势的启发，作者提出了Simple-HGN，这是一种简单有效的异构图建模方法。Simp
无脑敲代码，bug漫天飞·2022-10-24 20:34

图神经网络GNN学习日志——GNN介绍

一、图神经网络GNN简介图(graph)是⼀种数据结构，图神经⽹络(GNN)是深度学习在图结构上的⼀个分⽀。
Joker 007·2022-10-24 20:29

基于图神经网络的推荐系统

GraphNeuralNetwork(GNN)forRecommenderSystems基于图神经网络的推荐系统本文基于两篇综述来介绍基于图神经网络的推荐系统：ASurveyonKnowledgeGraph-BasedRecommenderSystems
小粒子学code·2022-10-24 07:21

跳出公式，看清全局，图神经网络（GCN）原理详解

这里涌现出了很多方法，例如GNN、DeepWalk、node2vec等等，GCN只是其中一种。GCN，图卷积神经网络，实际上跟CNN的作用一
kisssfish·2022-10-23 09:27

图神经网络及其Pytorch实现

涌现出GNN、DeepWalk、node2vec等等方法。
jiangchao98·2022-10-23 09:57

【GCN】图卷积神经网络 - 简单的源码记录

构造邻接矩阵2.1.4归一化特征矩阵归一化（非必须）邻接矩阵归一化（必须）2.1.5加载数据集/数据格式转换2.2构造模型2.3使用GPU2.4定义训练和测试函数2.5模型训练和测试1-cora数据集GNN
Lucy@IshtarXu·2022-10-23 09:26

图卷积神经网络GCN及其Pytorch实现

目录一、前言二、图的概念三、GNN图神经网络四、GNN与CNN、RNN的区别五、GNN原理5.1邻接矩阵5.2聚合操作5.3多层迭代六、GCN图卷集神经网路七、GCN的Pytorch实现7.1数据集介绍
Dr.sky_·2022-10-23 09:55

ID-GNN解读

1.Mp-GNN在解读ID-GNN之前，了解MP-GNN模型是有必要的。我在这里假设你们是知道图的一些基础知识，包括什么是点，什么是边，以及熟悉一些基本的Embedding。
让AI服务于我·2022-10-22 07:47

《GNN-LM: LANGUAGE MODELING BASED ON GLOBAL CONTEXTS VIA GNN》论文笔记

先看个例子：GNN构造:首先对训练集所有token的隐层向量进行缓存节点：
*Lisen·2022-10-15 07:25

基于Matlab的空中交通管制仿真（附源码）

此示例演示如何生成空中交通管制方案，模拟来自机场监视雷达（ASR）的雷达检测，以及如何配置全球最近邻（GNN）跟踪器以使用雷达检测来跟踪模拟目标。
珞瑜··2022-10-14 13:25

DC-GNN：面向大规模广告召回场景的解耦式图模型方法

丨目录：·摘要·背景·方法·实验分析·总结·参考文献1.摘要在广告召回场景中，图神经网络（GNN）由于其强大的拓扑特征提取和关系推理能力成为最先进的技术之一。
阿里妈妈技术·2022-10-14 07:28

pytorch乘积运算

最近在学习图神经网络GNN/pytorch，其中也涉及了不少乘法算子，以作总结。1.torch.mm
L2_Zhang·2022-10-12 09:58

【图神经网络】GNN从入门到精通

文章目录1.Graph基本介绍1.1图的表示1.2图的特性•子图Subgraph•接通图ConnectedGraph•连通分量ConnectedComponent•最短路径ShortestPath•图直径Diameter1.3图中心性.Centrality•度中心性DegreeCentrality•特征向量中心性EigenvectorCentrality•中介中心性BetweennessCentr
Nat_Jst·2022-10-10 19:57

图神经网络（GNN） 图与图学习

图与图学习一.图的基本表示方法二.如何存储图三.图的类型和性质四.什么是图神经网络？五.有哪些图神经网络？1.图卷积网络（GraphConvolutionNetworks，GCNs）2.基于空间的GCNs方法3.基于组合的空间GCNs方法4.图注意力网络（GraphAttentionNetworks）5.图自动编码器（GraphAutoencoders）6.图生成网络（GraphGenerativ
如果我变成回忆l·2022-10-10 19:26

图神经网络GNN简介及应用方向

图神经网络（GraphNeuralNetwork）论文：2009firstintroduction“TheGNNModel”(https://persagen.com/files/misc/scarselli2009graph.pdf)小样本学习(https://arxiv.org/pdf/1711.04043.pdf)(https://arxiv.org/pdf/1803.08035.pdf)视
yddcs·2022-10-10 19:56

图神经网络GNN

图神经网络本文基于b站【图神经网络】GNN从入门到精通的基础上进一步添加内容进行介绍本文将用4个PPT总结图神经网络中的基本思想与算法首先是GNNGNN主要从以下几个方面介绍简介欧几里得形数据：包括文本
lulu_Tang·2022-10-10 19:52

一文带你了解图神经网络入门路径-GNN入门

不同于声学，图像，自然语言处理这些方向，深度学习可以很好的提取这些数据中的底层数据的复杂模式，对于现实世界而言，现实生活中普遍存在的关系具有非常复杂的结构，例如社交网络，电商网络，生物网络和交通网络。每个节点都有不同数量的相同节点，彼此之间存在依赖关系，导致一些在声学，图像上的重要操作(例如卷积)不再适合直接用于图。如何利用深度学习来对图数据进行分析，也吸引了很多人。有关图神经网络有很多综述，更多
程序媛珂珂·2022-10-10 19:52

图神经网络GNN学习路径

GNN1.DL库及数据集1.1GNN通用DL库1.2图数据集2.GCN3.GAT3.1GAT注意力机制4.GIN参考文献首先推荐两篇GNN综述性的文章：AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks
L2_Zhang·2022-10-10 19:17

异构图网络

图神经网络本文基于b站【图神经网络】GNN从入门到精通的基础上进一步添加内容进行介绍本文将用4个PPT总结图神经网络中的基本思想与算法在之前的文章中我们简单介绍了图神经网络GNN、Graphembedding
lulu_Tang·2022-10-10 17:50

华南理工深度学习与神经网络期末考试_【深度学习】图神经网络与图卷积网络...

AReviewofMethodsandApplicationsarxiv.orgDeepLearningonGraphs:ASurveyarxiv.org图神经网络（graphneuralnetwork，GNN
weixin_39731807·2022-10-09 15:04

图神经网络/GNN(六)-基于图神经网络的图表征学习方法

Task6概览之前的任务是学习如何设计图神经网络进行节点表征学习，并基于习得的节点表征进行下游的任务，例如节点分类或者链路预测。本次任务将进行图级别表示的学习，称之为图表征学习。图表征学习要求根据节点属性、边和边的属性（如果有的话）生成一个向量作为图的表征，基于图表征可以做图的预测。基于图同构网络（GraphIsomorphismNetwork,GIN）的图表征网络是当前最经典的图表征学习网络。本
ATMh__zhang·2022-10-09 15:04

CS224W图机器学习笔记自用：GNN Augmentation and Training

Recap：today’soutline：（4）Graphaugmentation（5）Learningobjective1.GNN的图增强（GraphAugmentationforGNNs）两种图增强的方法
小粥铺·2022-10-09 15:01

使用PyG进行图神经网络的节点分类、链路预测和异常检测

在这篇文章中我们将回顾GNN的基础知识，然后使用PytorchGeometric解决一些常见的主要问题，并讨论一些算法和代码的细节。
deephub·2022-10-09 15:27

使用PyG进行图神经网络的节点分类、链路预测和异常检测

在这篇文章中我们将回顾GNN的基础知识，然后使用PytorchGeometric解决一些常见的主要问题，并讨论一些算法和代码的细节。
·2022-10-09 10:34

力荐一本最新的GNN书籍, 领域大牛云集~(附下载方式)

力荐一本最新的GNN书籍,基本做GNN比较厉害的大佬全都参与了.从基础,前沿到应用,各种围绕GNN展开的研究全都有,如节点/边/图级别任务,同质/异质/动态图神经网络,表示能力,可解释性,AutoML,
weixin_45519842·2022-10-08 07:56

深度学习五大神经网络 1

深度学习五大神经网络（CNN、RNN、GAN、GNN、LSTM）参考7-前向传播整体流程_哔哩哔哩_bilibili目录一、深度学习要解决的问题二、计算机视觉任务◼图形分类任务：◼计算机视觉面临的挑战：
水w·2022-10-08 07:39

NIPS2022上的图神经网络相关论文总结

1.GNN探究模型表达能力HowPowerfulareK-hopMessagePassingGraphNeuralNetworksOrderedSubgraphAggregationNetworksConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithChebyshevApproximation
刘大彪·2022-10-08 07:36

GNN学习笔记（三） Graph Neural Network概述

GNN学习笔记（三）GraphNeuralNetwork概述前言一、Foundations1.GNN的方法2.GNN的理论理解3.GNN的规模问题4.GNN的解释性5.GNN的对抗鲁棒性二、Frontiers1
幕后有华·2022-10-08 07:02

GNN学习笔记（一）基本概念

GNN学习笔记（一）基本概念图的基本概念graphsubgraphcentralityneiborhoodcommunitystructuregraphsamplingheterogeneousgraphhypergraphsrandomgraphdynamicgraph
幕后有华·2022-10-08 07:01

AI学习路线

colab、pytorch、dnn、cnn、attention、rnn、gnn、gan、flow、解释性、攻击、RL、元学习都是AI方面最为重要的基础。配套课程网站：https
出尘呢·2022-10-07 19:14

图神经网络基础知识

图神经网络基础知识表示学习独热向量GCN的性质GCN和CNN的联系GCN的问题——过平滑GNN的变体与框架GraphSAGEGATR-GCNGNN的通用框架MPNNNLNN图分类基于层次化池化的图分类图神经网络的应用图神经骨干网络
DCGJ666·2022-10-07 16:47

图神经网络入门课程推荐

图神经网络课程10天时间带你深入浅出机器学习图神经网络GNN-贪心学院_哔哩哔哩_bilibili【斯坦福大学公开课】最新！
Yuetianw·2022-10-05 07:47

图神经网络（五）基于GNN的图表示学习（1）图表示学习

图神经网络（五）基于GNN的图表示学习（1）图表示学习第五章基于GNN的图表示学习5.1图表示学习参考文献第五章基于GNN的图表示学习 图数据有着复杂的结构、多样化的属性类型，以及多层面的学习任务，要想充分利用图数据的优势
炎武丶航·2022-10-05 07:17

图神经网络（五）基于GNN的图表示学习（4）基于图自编码器的推荐系统实战代码

图神经网络（五）基于GNN的图表示学习（4）基于图自编码器的推荐系统实战代码基于图自编码器的推荐系统实战代码代码说明autoencoder.pydataset.pymain.py运行结果基于图自编码器的推荐系统实战代码代码说明
炎武丶航·2022-10-05 07:17

新书推荐 | 深入浅出图神经网络：GNN原理解析

新书推荐《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》长按二维码了解及购买极验AI&图项目团队倾力之作！从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络，理论与实践相结合。
hzbooks·2022-10-05 07:03

【AI好书】业界首本图神经网络书籍上市，送5本！

今天要推荐的书籍是《深入浅出图神经网络-GNN原理解析》，这是业界首本讲述图神经网络的书籍！
机器视觉CV·2022-10-05 07:58
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