gnn

【GNN 03】PyG

工具包安装：不要pip安装https://github.com/pyg-team/pytorch_geometrichttps://github.com/pyg-team/pytorch_geometricimporttorchimportnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltdefvisualize_graph(G,color):plt.figure(f
不菜不菜·2023-09-19 10:51

Google 基于 GNN 开发气味识别 AI，工作量相当于人类评价员连续工作 70 年

关键词：气味分析GNN气味谱图作者|雪菜编辑|三羊本文首发于HyperAI超神经微信公众平台~神经科
·2023-09-18 15:46

Pre-trained models for natural language processing: A survey(NLP领域预训练模型研究综述)

一、前言首先列出了常用的神经网络模型：CNN、RNN、GNN以及注意力机制，它们的优点是能够缓解特征工程
敷衍zgf·2023-09-18 12:28

第五章：PyTorch模型定义

CNN模型解决了图视频处理问题，RNN/LSTM模型解决了序列数据处理问题，GNN在图模型上发挥了重要的作用模型定义的方式Module类是torch.nn模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类
把月亮据给你·2023-09-16 16:56

Spatial-Temporal Graph ODE Networks for Traffic Flow Forecasting

摘要交通流量的复杂性和长范围时空相关性是难点经典现存的工作：1.利用浅图神经网络（shallowgraphconvolutionnetworks）和时间提取模块去分别建模空间和时间依赖2.STGCN,DCRNN通过结合GNN
day. day. up!·2023-09-14 19:22

benchmarking graph neural networks 翻译

摘要图神经网络（GNN）已成为分析和学习图数据的标准工具包。随着领域的发展，确定关键架构并验证可推广到更大，更复杂的数据集的新思路变得至关重要。
zzzzz忠杰·2023-09-14 11:30

GNN动态顺序推荐Dynamic Graph Neural Networks for Sequential Recommendation

动态图推荐网络2.3.1消息传播机制2.3.2Nodeupdating2.4推荐和优化1.背景协同过滤没有考虑用户商品交互的序列演变；已经有一些RNN，attentionmechanism模型建模顺序推荐；GNN
huihui12a·2023-09-14 09:21

2023.09.10 学习周报

文章目录摘要文献阅读1-1题目1-2创新点1-3本文工作2-1题目2-2什么是图2-3图神经网络2-4信息传递3-1题目3-2创新点3-3本文工作深度学习1.GNN的构建步骤2.构建图的方法3.GNN的简单样例总结摘要本周阅读了三篇文章
MoxiMoses·2023-09-14 00:51

Google 基于 GNN 开发气味识别 AI，工作量相当于人类评价员连续工作 70 年

关键词：气味分析GNN气味谱图作者|雪菜编辑|三羊本文首发于HyperAI超神经微信公众平台~神经科
HyperAI超神经·2023-09-12 22:27

【图卷积神经网络】1-入门篇：为什么使用图神经网络(下)

图1.4-GNN管道的高级架构，以图作为输入，输出对应于给定任务GNNs已经成为图学习的强大工具，在各种任务和行业中显示出优秀的结果。其中最引人
upDiff·2023-09-09 16:10

[论文笔记] uGrapher: High-Performance Graph Operator Computation via Unified Abstraction for GNN

High-PerformanceGraphOperatorComputationviaUnifiedAbstractionforGraphNeuralNetworksuGraper:通过图神经网络的统一抽象实现高性能图算子计算[Paper][Presentation]ASPLOS’23摘要提出了uGrapher,一个为不同图算子和数据集实现通用高性能的统一接口.现有GNN
PeakCrosser·2023-09-09 07:49

如何理解图神经网络的傅里叶变换和图卷积

图神经网络（GNN）代表了一类强大的深度神经网络架构。在一个日益互联的世界里，因为信息的联通性，大部分的信息可以被建模为图。例如，化合物中的原子是节点，它们之间的键是边。
AI 研习所·2023-09-09 01:18

《论文阅读》CARE:通过条件图生成的共情回复因果关系推理 EMNLP 2022

通过条件图生成的移情反应因果关系推理前言简介基础知识TransformerVariationalGraphAuto-Encoder变分图自编码器`邻接矩阵（adjacencymatrix）``图神经网络（GNN
365JHWZGo·2023-09-08 06:50

音视频技术开发周刊 | 277

然而，实现高效的GNN训练是一项挑战，特别是在大规模图上。本文基于一篇于2022年发表在PACT上的论文，主要介绍基于近内存NMP的大规模图神经网络训练加速器GNNear。Bi
LiveVideoStack_·2023-09-06 06:44

诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类

文章目录GNN通用同质图节点表征通用异质图节点表征同质图链路预测LLM理论实践文本摘要LegalAILJP分类文本相似性案例匹配案例检索/推荐公平性事件检测信息抽取其他信息抽取意图识别+槽填充数值推理MWPGNN
诸神缄默不语·2023-09-05 06:00

会议交流 | 图与推荐前沿实践探索

转载公众号|DataFun近几年，图神经网络（GNN）技术在推荐系统中得到了广泛的应用，因为推荐系统中的大部分信息本质上都具有图结构，而GNN在图表示学习方面具有优势。
开放知识图谱·2023-08-29 17:56

ICLR2023 | Mole-BERT: 对分子GNN预训练的反思

原文标题：MOLE-BERT:RETHINKINGPRE-TRAININGGRAPHNEURALNETWORKSFORMOLECULES原文链接：Mole-BERT:RethinkingPre-trainingGraphNeuralNetworksforMolecules|OpenReviewhttps://github.com/junxia97/Mole-BERT一、IntroductionAt
羊飘·2023-08-29 06:47

推荐系统峰会：图与推荐系统

文章目录图机器学习在京东视频召回中的应用提纲背景图召回架构图业务特色图召回总结图算法在蚂蚁集团营销推荐场景的应用目录背景基金推荐长尾推荐图模型在百度推荐系统的实践与思考目录图背景介绍常用算法Feed流图模型演进历程GNN
uncle_ll·2023-08-27 15:38

GNN学习笔记

GNN持续更新实践程序放在了虚拟机里conda中NS环境里了b站课程跳转------->>>>>【不愧是公认最好的【图神经网络GNN/GCN教程】，从基础到进阶再到实战，一个合集全部到位！
菜菜小堡·2023-08-27 08:27

[论文阅读笔记25]A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks

这是一篇GNN的综述,发表于2021年的TNNLS.这篇博客旨在对GNN的基本概念做一些记录.论文地址:论文1.引言,背景与定义对于图像数据来说,CNN具有平移不变性和局部连接性,因此可以在欧氏空间上良好地学习
wjpwjpwjp0831·2023-08-27 07:24

CUDA+CUDNN+torch+torchvision安装

但是这段时间，在跑GNN相关论文中的代码时，发现代码中的某个函数要求torch必须得是1.8+而我之前安装的是torch1.1+。但是更加棘手的是，我电脑上原本自带的驱动支持的最高版本是1.2+！
JYWsuperman·2023-08-26 22:06

图神经网络与分子表征：1. 分子图和图神经网络基础

近期读了很多图神经网络（GNN）和分子表征（molecularrepresentation）的论文，正好最近不是很忙，所以我决定把自己的学习过程记录下来，与大家共勉。
frank_haha·2023-08-26 21:33

图神经网络与分子表征：番外——基组选择

部分研究人员借用高斯中的一系列基组去包装输入几何信息（距离、角度和二面角），这样做一方面提高了GNN的可解释性，另一方面也实实在在的提高了模型精度。
frank_haha·2023-08-26 21:31

理解图傅里叶变换和图卷积

图神经网络（GNN）代表了一类强大的深度神经网络架构。在一个日益互联的世界里，因为信息的联通性，大部分的信息可以被建模为图。例如，化合物中的原子是节点，它们之间的键是边。
·2023-08-26 10:11

什么是神经网络

CNN、RNN、GNN，这么多的神经网络，有什么区别和联系？
Runjavago·2023-08-23 21:53

青源Talk第42期丨图机器学习-2023 年（时隔两年魏老师第二次讲GNN）

观看和转载地址：https://event.baai.ac.cn/live/696时间：2023年08月02日10:00-12:00地点：线上主办方：北京智源人工智能研究院“青源Talk”第42期将于2023年8月2日（星期三）10:00-12:00召开，邀请了中国人民大学高瓴人工智能学院教授魏哲巍进行分享。本期的主持人为北京航空航天大学副教授王啸，将在报告结束后与讲者魏哲巍展开对话，敬请期待，欢
五阿哥爱跳舞·2023-08-22 07:25

基于关系有向图的知识推理2022ACM 8.9+8.10(8.11考了一天科三)+8.12

基于关系有向图的知识推理摘要介绍相关工作基于路径的方法基于GNN的方法关系有向图RED-GCNr-digraph递归编码学习用于查询的基本信息实验具有不可见实体的KG推理设置基准结果在不完整的知识图谱上进行推理设置基准结果消融研究总结摘要知识图推理旨在从已有的知识中推断出新的事实
露葵025·2023-08-21 05:49

GNN for Communication Networks最新论文-2023年7月

2023年开始的一个新系列，主要是整理最新发表的GraphNeuralNetworksforCommunicationNetworks(GNN4COMM)相关的最新文献，按月更新。
猴子2333·2023-08-20 16:25

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提供的课程链接：https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blob/master/GNN一、数据完全存于内存的数据集类对于占用内存有限的数据集
从你美丽的流域·2023-08-20 16:51

图神经网络 GNN

研究人员已经开发了能够处理图形数据的神经网络（称为图神经网络或GNN）超过十年。最近的发展增强了它们的能力和表达能力。图神经网络开始在诸如抗菌发现、虚假新闻检测、交通
自闭自闭自闭了·2023-08-20 15:05

图神经网络（GNN）

近年来，图神经网络（GNN）领域取得了快速和难以置信的进展，图神经网络又被称为图深度学习、图表示学习，已经成为机器学习特别是深度学习领域发展最快的研究课题之一。
带我去滑雪·2023-08-20 15:04

机器学习：图神经网络GNN学习笔记

一、面向对象：非欧式数据传统的机器学习所用到的数据是欧氏空间（EuclideanDomain）的数据，欧氏空间下的数据最显著的特征就是有着规则的空间结构，比如图片是规则的正方形栅格，语音数据是一维序列，这些数据能够通过一维或二维的矩阵进行表示。但是，在现实生活中许多数据都是不具备规则的空间结构，即是非欧氏空间下的数据，如电子交易、推荐系统等抽象出来的图谱，图谱中每个节点与其他节点的连接不是固定的。
鱼仔泡泡糖·2023-08-20 15:32

【机器学习】— 2 图神经网络GNN

一、说明在本文中，我们探讨了图神经网络（GNN）在推荐系统中的潜力，强调了它们相对于传统矩阵完成方法的优势。GNN为利用图论来改进推荐系统提供了一个强大的框架。
无水先生·2023-08-20 15:31

简介

GNN分类：图片来自：AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks
魏清宇·2023-08-17 08:33

【KD】2023 ICML Linkless Link Prediction via Relational Distillation

1、简介图神经网络（GNN）有很强的链接预测能力，但是其计算依赖于对邻居节点知识的聚合，因此导致其在实际应用中往往有较高的延迟。
静静喜欢大白·2023-08-17 01:53

《Rethinking the Expressive Power of GNNs via Graph Biconnectivity》阅读笔记

一.文章概述现如今存在许多工作探索GNN的表达能力，然而对于其中大多数方法，仍然缺乏对它们可以系统地和可证明地获取哪些额外表达力的深刻理解。
斯曦巍峨·2023-08-16 11:08

预训练GNN：GPT-GNN Generative Pre-Training of Graph Neural Networks

一.文章概述本文提出了一种自监督属性图生成任务来预训练GNN，使得其能捕图的结构和语义属性。
斯曦巍峨·2023-08-16 11:36

李宏毅机器学习|图神经网络Graph Nerual Networks(GNN)|学习笔记

文章目录前言1Introduction2Roadmap3Spatial-basedGNNNN4G(NeuralNetworksforGraph)DCNN(Diffusion-ConvolutionNeuralNetwork)MoNET(MixtureModelNetworks)GAT(GraphAttentionNetworks)GIN(GraphIsomorphismNetwork)总结前言最近
亨少德小迷弟·2023-08-14 01:49

【综述笔记】Graph Neural Networks in Recommender Systems

来自：图与推荐原文链接：https://arxiv.org/pdf/2011.02260.pdfAbstract如今推荐系统的研究非常火热，GNN也在很多领域表现优异。
zenRRan·2023-08-14 01:48

机器学习之New Optimizers for Deep Learning 2（没听懂的读书笔记）

GNN用途  （1）Classification  假设现在有一大堆不同的分子，训练出一个Classifier可以判断分子会不会突变，dataset就是很多label好的data然后输入一个分类器没有看过的分子
L_cherry_·2023-08-14 01:46

深度学习（36）—— 图神经网络GNN（1）

深度学习（36）——图神经网络GNN（1）这个系列的所有代码我都会放在git上，欢迎造访文章目录深度学习（36）——图神经网络GNN（1）1.基础知识2.使用场景3.图卷积神经网络GCN（1）基本思想4
柚子味的羊·2023-08-13 17:31

深度学习（37）—— 图神经网络GNN（2）

深度学习（37）——图神经网络GNN（2）这一期主要是一些简单示例，针对不同的情况，使用的数据都是torch_geometric的内置数据集文章目录深度学习（37）——图神经网络GNN（2）1.一个graph
柚子味的羊·2023-08-13 07:50

boost_then_convolve_gradient_b

当GBDT遇上GNN，故事会怎样发生一、写在前面emmm这其实是一篇ICLR2021的论文的阅读笔记，原文见：https://arxiv.org/abs/2101.08543如果你曾经思考过以下几点中的任意一点
6eacc1c2d2bd·2023-08-11 01:11

GNN论文周报|来自慕尼黑工业大学、密歇根大学、香港科技大学等机构前沿论文研究...

以下内容来源于AMiner科技图神经网络（GNN）是一类专门针对图结构数据的神经网络模型，在社交网络分析、知识图谱等领域中取得了不错的效果。
AITIME论道·2023-08-10 08:49

【图神经网络】邻居采样算法

可以参考下面的文献参考文献[1]dgl.sampling.sample_neighbors[2]graphSAGE-pytorch/src/dataCenter.py[3]PyG教程(3)：邻居采样[4]shaDow-GNN
一穷二白到年薪百万·2023-08-09 01:56

论文阅读：Vulnerability Detection with Graph Simplification and Enhanced Graph Representation Learning

基于变量的图简化2、增强型图表征学习（1）与边有关的图卷积模块（2）Kernel-scaled表征模块四、实验1、研究问题2、实验数据集信息3、实施细节4、主要实验结果一、论文相关信息二、摘要1、现有研究的不足GNN
PT_silver·2023-08-08 08:37

GNN4EDA综述｜电子设计自动化与图神经网络理论及应用

本文为「AComprehensiveSurveyonElectronicDesignAutomationandGraphNeuralNetworks:TheoryandApplications」阅读笔记，补充了部分应用（如linkprediction用于reverseengineering）。部分词汇（术语？）由于我背景知识&英语水平有限，保留英语原文，防止跑偏。pdf摘要遵从摩尔定律，芯片设计的
电车上那个cll呀·2023-08-05 11:56

GNN+RA 文献阅读-- GNN对RA的建模

简述：主要是几篇如何利用GNN对资源分配进行建模的paper，【1】【2】都是对无线链路建模，【3】比较有参考性，【4】偏于RL，对GNN表述模糊。
qq_38480311·2023-08-02 11:36

GNN的一篇入门 ：A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

原文链接AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks(distill.pub)https://distill.pub/2021/gnn-intro/内容简介：本文是“
qq_38480311·2023-08-02 11:36

图注意力网络论文详解和PyTorch实现

图神经网络(gnn)是一类功能强大的神经网络，它对图结构数据进行操作。它们通过从节点的局部邻域聚合信息来学习节点表示(嵌入)。这个概念在图表示学习文献中被称为“消息传递”。
deephub·2023-07-31 17:39
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