graphs 第6页

Unsupervised Text Segmentation Using Semantic Relatedness Graphs阅读笔记

目录*非论文目录*话题分割的作用话题分割的两类任务话题分割的常见方法本文算法获取句子的语义相似度基于图的分割具体实验方法两个弱结论链接话题分割的作用将文章分割成具有语义相关性的片段，能够增强文章的可读性同时也促进了文本摘要（(Anghelutaetal.,2002;Diasetal.,2007）、文章检索(Huangetal.,2003;Diasetal.,2007)、文本索引(textindex

Muasci·2022-11-24 08:18

Learning Community Embedding with Community Detection and Node Embedding on Graphs

LearningCommunityEmbeddingwithCommunityDetectionandNodeEmbeddingonGraphs在图上学习社区嵌入与社区检测和节点嵌入作者：SandroCavallari，VincentW.Zheng，HongyunCai，KevinChen-ChuanChang，ErikCambria单位：AdvancedDigitalSciencesCenter

uncle_ll·2022-11-23 23:16

tensorflow基本概念、数据读取机制以及线程与队列

1.基本概念图(graphs):来表示计算任务;在会话(session)的上下文(context)执行图;使用Tensor表示数据;通过变量(variable)维护状态;（是一种状态节点）使用feed和

一个勤奋爱写笔记的好菇凉·2022-11-23 06:05

【论文分享】Learning Graphs for Knowledge Transfer with Limited Labels

【CVPR2021】有限标签知识转移的学习图以下是全文翻译，如有问题，请批评指正。摘要固定输入图是利用图卷积网络(GCN)进行知识转移的方法的支柱。标准范式是利用输入图中的关系，使用GCN将信息从图中的训练节点转移到测试节点；例如，半监督、零样本和少样本学习设置。我们提出了一个通用框架，用于学习和改进输入图，作为基于GCN的标准学习设置的一部分。此外，我们通过在中间层输出上应用三元组损失，为图中的

今天也是菜醒的一天·2022-11-23 03:56

《Deep Learning on Graphs: A Survey》学习笔记【简略】

《DeepLearningonGraphs:ASurvey》《DeepLearningonGraphs:ASurvey》。ZhangZ,CuiP,ZhuW.Deeplearningongraphs:Asurvey[J].IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,2020.18年的一篇GNN综述，读完之后，感觉GCN那一部分对我帮助还不小，帮我理清了

智慧的旋风·2022-11-23 03:12

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记21 Scaling Up GNNs to Large Graphs

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VX号“PolarisRisingWar”可直接搜索添加作者好友讨论。更新日志：2021.11.16优化公式排版文章目录1.介绍scaleupGNN问题2.GraphSAGENeighborSampling:ScalingupGNNs3.Cluster-GCN:ScalingupGNNs4.Scalingupb

诸神缄默不语·2022-11-23 03:02

【阅读】A Comprehensive Survey on Electronic Design Automation and Graph Neural Networks——EDA+GNN综述翻译

/pdf/10.1145/3543853目录0ABSTRACT1INTRODUCTION2BACKGROUNDANDDEFINITION2.1ElectronicDesignAutomation2.2Graphs2.3ShallowEmbeddingsM

小锋学长生活大爆炸·2022-11-22 05:01

CS224W: Machine Learning with Graphs - 10 Heterogeneous Graphs and Knowledge Graph Embeddings

HeterogeneousGraphsandKnowledgeGraphEmbeddings1.HeterogeneousGraphsAheterogeneousgraphisdefinedasG=(V,E,R,T)G=(V,E,R,T)G=(V,E,R,T)Nodeswithnodetypesvi∈Vv_i\inVvi∈VEdgeswithrelationtypes(vi,r,vj)∈E(v_i

xbfu-xjtu·2022-11-22 01:16

CS224W: Machine Learning with Graphs - 04 Graph as Matrix: PageRank,Random Walks and Embeddings

GraphasMatrix:PageRank,RandomWalksandEmbeddings0.GraphasMatrixInvestigategraphanalysisandlearningfromamatrixperspectivetoDeterminenodeimportanceviarandomwalk(PageRank)Obtainnodeembeddingsviamatrixfact

xbfu-xjtu·2022-11-22 01:46

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14 Reasoning over Knowledge Graphs

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VX号“PolarisRisingWar”可直接搜索添加作者好友讨论。更新日志：删除PPT链接文章目录1.ReasoningoverKnowledgeGraphs2.AnsweringPredictiveQueriesonKnowledgeGraphs3.Query2box:ReasoningoverKGsUs

诸神缄默不语·2022-11-22 01:45

斯坦福图机器学习CS224W笔记自用：Heterogeeneous Graphs and Knowledge Graph Embeddings

Todays’Goals:到目前为止，我们只处理一种边类型的图如何处理具有多种边类型的(有向)图(又称异构图)？HeterogeneousGraphs（异构图）：RelationalGCNsKnowledgeGraphsEmbeddingsforKGCompletion1.HeterogeneousGraphsandRelationalGCN(RGCN)1.1HeterogeneousGraphs

小粥铺·2022-11-22 01:14

Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering 论文阅读

ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFilteringCodelink：https://github.com/mdeff/cnn_graph目录目录1引言...12提出的方法...12.1学习快速定位谱过滤器...22.2图的粗化...33相关工作...43.1图信号处理...43.2在非欧式空间的cnn.44数字

weixin_44576543·2022-11-21 11:59

Temporal Graph Networks for Deep Learning on Dynamic Graphs

文章目录1前言2问题定义3TGN思路3.1Memory3.2MessageFunction3.3MessageAggregator3.5MemoryUpdater3.5Embeddings4方法的优势与局限性论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.10637.pdf来源：ICML2020Workshopslides：tgn源码地址：tgn关键词：graphrepresent

Miha_Singh·2022-11-21 11:15

文献阅读（75）ICML Workshop2020-Temporal Graph Networks for Deep Learning on Dynamic Graphs

本文是对《TemporalGraphNetworksforDeepLearningonDynamicGraphs》一文的总结，如有侵权即刻删除。朋友们，我们在github创建了一个图学习笔记库，总结了相关文章的论文、代码和我个人的中文笔记，能够帮助大家更加便捷地找到对应论文，欢迎star~Chinese-Reading-Notes-of-Graph-Learning更多相关文章，请移步：文献阅读总

学徒刘猛·2022-11-21 11:41

【论文翻译 AAAI 2020 | 知识图谱综述】A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications

论文题目：ASurveyonKnowledgeGraphs:Representation,AcquisitionandApplications论文来源：AAAI2020PhilipS.Yu等人关键词：知识图谱，表示学习，知识图谱补全，关系抽取，知识推理待更新…PS.以后再也不翻译综述了，实在是太长了，也看不下去[捂脸哭泣]。个人感觉这篇文章看一看每个小结的总结就行了，中间主要是方法的列举。（都翻译

byn12345·2022-11-21 09:29

【论文笔记】Deep Learning on Graphs: A Survey

笔者：此文章为笔者对于论文《DeepLearningonGraphs:ASurvey》的一些译文和自己的一些看法论文地址1INTRODUCTIONThisproblemisnon-trivialbecauseseveralchallengesexistinapplyingtraditionaldeeplearningarchitecturestographs:这个问题是非常重要的，因为在将传统的深

WhisperEcho101·2022-11-20 20:39

Connecting the Dots: Document-level Neural Relation Extraction with Edge-oriented Graphs 关系抽取论文总结

文章目录往期文章目录链接RelationExtraction(RE)document-levelREIntuitionContributionOverviewofProposedModelProposedModelSentenceEncodingLayerGraphconstructionLayerNodeConstructionEdgeConstructionInferenceLayerFirs

Jay_Tang·2022-11-20 15:30

【jmeter】jmeter 监听器使用手册：jp@gc - Composite Graph：混合图表 ---第2篇

监听器jp@gc-CompositeGraph：混合图表一、目的和作用作用：在它的Graphs里面可以设置多少个图表一起展示，它可以同时展示多个图表；目的：将一些图表结合在一起查看性能趋势和走向，有利于对比和结合查看性能情况

玻璃杯1992·2022-11-20 14:20

DeepGS：Deep Representation Learning of Graphs and Sequences for DTA | CNN,GAT,BiGRU,Prot2Vec

DeepGS:DeepRepresentationLearningofGraphsandSequencesforDrug-TargetBindingAffinityPrediction（DTA）这是一篇预测药物和靶标结合亲和力的文章，发表在ECAI2020上。文章最大的创新点在于首次提出三通道，在此之前都是使用二通道预测。ECAI2020：EuropeanConferenceonArtificia

啊啦灯神叮·2022-11-20 04:05

Explainable Link Prediction for Emerging Entities in Knowledge Graphs

GitHub-kingsaint/InductiveExplainableLinkPrediction:ExplainableLinkPredictionforEmergingEntitiesinKnowledgeGraphs摘要尽管跨领域知识图具有大规模的覆盖范围，但它总是存在固有的不完整性和稀疏性。链接预测可以通过推断目标实体(给定源实体和查询关系)来缓解这一问题。最近的基于嵌入的方法在实体和

小蜗子·2022-11-19 22:17

图神经网络（CS224w）学习笔记1 Introduction：Machine Learning for Graphs

文章目录前言一、为什么要选择图进行机器学习？（起源）1.现代深度学习工具的不足二、图神经网络定义1.有监督机器学习全流程图2.图表示机器学习三、图机器学习的应用四、图表示的选择1.图的组成部分2.一些图表示的方式1.有向图VS无向图图的度数2.异构图3.二部图4.图的表示4.1邻接矩阵4.2边序列4.3邻接表4.4边有权重或无权重4.5联通性总结前言本章主要介绍了图神经网络的起源、定义、应用与总结

白衣少年不留白·2022-11-19 19:05

在Pytorch中使用Tensorboard可视化训练过程

在TensorBoard中的Graphs当中会有模型的结构图在TensorBoard中的Scalars当中保存ac

Highlight_Jin·2022-11-19 14:42

GraphSage -《Inductive Representation Learning on Large Graphs》论文详解

目录前言GraphSAGE算法Embedding生成算法聚合函数固定大小邻居采样GraphSAGE参数学习无监督学习理论分析（案例研究）附录（作者简介）前言之前在推荐排序上开发的一个算法，取得了不错的效果。其中就用到了图神经网络模块，该模块的一部分思想源于GraphSage和GATs，因此对GraphSage的算法及代码理解还是比较深的，本文对GraphSage算法部分进行剖析。先说GraphSa

November丶Chopin·2022-11-19 13:08

TensorBoard的简单使用（pytorch）

目前也可以在pytorch中使用，TensorBoard目前支持7种可视化，Scalars,Images,Audio,Graphs,Distributions,Histograms和Embeddings

lonely-hermit·2022-11-18 16:45

Pytorch框架下使用Tensorboard可视化训练过程

>>>本篇参考Pytorch官方所给教程，进一步对其进行细化①保存网络的结构图：在Tensorboard的GRAPHS当中，会有模型的结构图，可以比较清晰的看出整个模型搭建的每个模块。

@会飞的毛毛虫·2022-11-15 13:17

Topology-Aware Correlations Between Relations for Inductive Link Predictionin Knowledge Graphs

摘要归纳链接预测——在训练和推理阶段的实体可以是不同的——已经被证明有希望补全不断进化的知识图。现有的归纳推理模型主要侧重于通过学习逻辑规则来预测缺失环节。然而，许多现有的方法没有考虑到关系之间的语义相关性，这在现实世界的知识图中很常见。为了解决这一挑战，我们提出了一种新的归纳推理方法，即TACT，它可以有效地以实体无关的方式利用关系之间的拓扑感知相关性。TACT的灵感来自于观察到两个关系之间的语

小蜗子·2022-11-11 13:29

CS224W: Machine Learning with Graphs - 03 Node Embeddings

NodeEmbeddings1.GraphRepresnetationLearningGraphrepresnetationlearningalleviatestheneedtodofeatureengineeringeverysingletime(automaticallylearnthefeatures)Goal:efficienttask-independentfeaturelearning

xbfu-xjtu·2022-11-08 09:12

CS224W 3.3 Embedding Entire Graphs

目录目标方法1：聚合或平均所有节点的嵌入方法2:引入一个虚拟节点方法3：使用AnonymousWalk方法3：简单使用walk的出现次数方法3：聚合walk的嵌入生成图的嵌入总结embedding的应用第3节课总结目标想要嵌入整个图或者子图，图嵌入：方法1：聚合或平均所有节点的嵌入在图上或子图上执行一个标准的嵌入技巧。然后仅仅求和或者平均子图或者图上所有节点的嵌入。方法2:引入一个虚拟节点引入一个

huihui冲啊·2022-11-08 09:41

Transfer in Deep Reinforcement Learning using Knowledge Graphs

摘要在文本冒险游戏中，玩家必须通过文本描述来理解游戏世界，并通过文本描述来声明行动，这为语言行动奠定了基础。之前的工作已经证明，使用知识图作为状态表示和问题回答来预先训练深度q网络有助于更快的控制策略学习。在本文中，我们探索使用知识图作为领域知识转移的表示，用于训练文本冒险游戏强化学习代理。我们的方法在多个计算机生成和人类编写的不同领域和复杂性的游戏中进行了测试，并表明我们的迁移学习方法让我们更快

小蜗子·2022-10-31 11:41

全球名校AI课程库（20）| Stanford斯坦福 · 图机器学习课程『Machine Learning with Graphs』

课程学习中心|其他名校AI课程合辑|课程主页|中英字幕视频|项目代码解析课程介绍图是一种强大的数据结构，可以用于建模许多真实世界的场景，图能够对样本之间的关系信息进行建模。但是真实图的数据量庞大，动辄上亿节点、而且内部拓扑结构复杂，很难将传统的图分析方法如最短路径、DFS、BFS、PageRank等算法应用到这些任务上。因此有研究者提出将机器学习方法和图数据结合起来，即图机器学习，这逐渐成为近年来

ShowMeAI·2022-10-29 12:12

全球名校AI课程库（19）| Stanford斯坦福 · 知识图谱课程『Knowledge Graphs』

课程学习中心|NLP课程合辑|课程主页|中英字幕视频|项目代码解析课程介绍知识图谱，作为一种互联网上有力的抽象方式，能有效地将知识结构化，被应用于捕获企业关键实体之间关系、整合来自多个数据源的信息。在机器学习、自然语言处理领域，知识图谱也开始发挥核心作用——不仅可以纳入世界知识作为所提取知识的目标知识表征，还能用来解释学习到的内容。CS520是顶级院校斯坦福出品的知识图谱方向专业课程，是面向研究生

ShowMeAI·2022-10-29 12:41

【Mindspore】【Pipeline】请问开启图算融合默认走的是Gepipeline还是Vmpipeline？

基于mindspore1.7.0GPURTX3080cuda11.7【操作步骤&问题现象】1、在开启图算融合和save_graphs的情况下，跑了一个简单的自组合算子的python代码，生成了许多IR文件

小乐快乐·2022-10-28 14:18

会议 | LoG2022 | 12月9-12日图学习会议Learning on Graphs Conference

微信公众号：图科学实验室GraphScienceLab2022-05-1400:00来源：LoG2022官方网站https://logconference.github.io/会议时间2022年12月9日至12日会议形式网络线上，免费参加随着机器学习领域的快速发展，它的许多子领域也在迅速发展。在过去十年中，图机器学习已经起飞，尤其是近年来图深度学习方法取得了令人瞩目的进步。这对处理图形结构化数据的

守望者白狼·2022-10-24 20:37

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记17 Traditional Generative Models for Graphs

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VX号“PolarisRisingWar”可直接搜索添加作者好友讨论。更新日志：2021.11.16删除PPT链接，优化公式排版，上了英文维百更新了脚注4的weaklyconnectedgraph的定义文章目录1.(Traditional)GenerativeModelsforGraphs2.Propertie

诸神缄默不语·2022-10-24 20:32

【论文导读】- GraphFL: A Federated Learning Framework for Semi-Supervised Node Classiﬁcation on Graphs

文章目录论文信息摘要主要工作Model-agnosticmetalearning(MAML)GraphFLFramework1.GraphFL用于联合GraphSSC和非IID图数据2.GraphFed用于联合GraphSSC和新标签3.通过自训练来利用未标记节点论文信息原文地址：https://arxiv.org/abs/2012.04187摘要Graph-basedsemi-supervise

1 + 1=王·2022-10-18 17:24

【尚硅谷Vue技术全家桶（天禹老师主讲）课程总结】Vue3快速上手

Vue3简介-2020年9月18日，Vue.js发布3.0版本，代号：OnePiece（海贼王）-耗时2年多、[2600+次提交](https://github.com/vuejs/vue-next/graphs

比特币爱好者007·2022-09-29 16:47

Semi-supervised Learning on Graphs with Generative Adversarial Nets

ABSTRACT我们研究了生成对抗网（GANs）如何帮助图的半监督学习。我们首先介绍了图的对抗学习的工作原理，然后提出了图的半监督学习的一种新方法GraphSGAN。在GraphSGAN中，生成器和分类器网络进行了一种新颖的竞争博弈。在平衡状态下，生成器在子图之间的低密度区域生成假样本。为了区分真假样本，分类器隐式地考虑了子图的密度特性。提出了一种有效的对抗学习算法，在理论上保证了对传统规范化图拉

小有名气的可爱鬼·2022-09-27 09:19

ICLR2022 GNN 图神经网络论文阅读 (二) 泛读 (7-8)

Paper1-2Paper3-4Paper5-6Paper7任意的graph存在节点缺少标准位置信息的问题，会降低GNN的区分同构或者对称graphs的表达能力。一个解决方法就是Position

Bagba·2022-09-25 19:49

Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering

参考文献[1]ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFiltering

一穷二白到年薪百万·2022-09-22 21:46

图神经网络——GraphSAGE

论文地址：http://papers.nips.cc/paper/6703-inductive-representation-learning-on-large-graphs.pdf发表会议：NeurIPS2017

bobobe·2022-08-30 07:52

【论文解读 NAACL 2019 | DyGIE】A General Framework for Information Extraction using Dynamic Span Graphs

论文题目：AGeneralFrameworkforInformationExtractionusingDynamicSpanGraphs论文来源：NAACL2019GoogleAILanguage,华盛顿大学论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/N19-1308/代码链接：https://github.com/luanyi/DyGIE关键词：信息抽取，dyna

byn12345·2022-08-14 11:15

【从零开始】CS224W-图机器学习学习笔记1：Introduction : Structure of Graphs

课程主页：CS224W|Home课程视频链接：【斯坦福】CS224W：图机器学习(中英字幕|2019秋)目录0前言1为什么要研究网络？1.1网络和图的区别1.2网络分析的研究方向编辑2网络和图的基础知识2.1图的定义2.2图的类型2.3图的数据表现形式2.4图的连通性2.4.1对于无向图2.4.2对于有向图3参考文章0前言本篇是CS224W-图机器学习笔记的第一篇，主要梳理一些图相关的基本概念。1

要不断变强的LSY·2022-08-11 07:15

Detection Transformer（DETR）训练更快收敛的绝佳方案！即插即用的SMCA模块 | ICCV 2021...

github链接和论文：https://arxiv.org/pdf/2108.02404.pdfhttps://github.com/fredzzhang/spatially-conditioned-graphs

flyfor2013·2022-08-11 06:56

2013IS-(NSW索引算法)Approximate nearest neighbor algorithm based on navigable small world graphs

标题：基于可导航的小世界图的近似NN算法编者的总结设计了一个简易的KNN算法同时用于索引构建和查询。恰好如此构建的索引是一个近似的泰森图（Delaunay三角剖分），满足导向性小世界图特性，因此可以用于KNN搜索。编者的思考参数太难调了，m,w，要换个参数，得从构建图开始重新来一次，不够灵活；构建图的时候算了太多次距离了，距离公式复杂的时候，这个proximitygraphindex的构建应该会很

Caucher·2022-08-05 00:41

论文解读（JKnet）《Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks》

论文信息论文标题：RepresentationLearningonGraphswithJumpingKnowledgeNetworks论文作者：KeyuluXu,ChengtaoLi,YonglongTian,TomohiroSonobe,Ken-ichiKawar

关注我更新论文解读·2022-08-03 16:00

论文阅读“Contrastive multi-view representation learning on graphs”

HassaniK,KhasahmadiAH.Contrastivemulti-viewrepresentationlearningongraphs[C]//InternationalConferenceonMachineLearning.PMLR,2020:4116-4126.摘要导读通过对比图的结构视图，本文引入了一种学习节点和图级别表示的自监督方法。与视图表示学习不相同的是，对于图结构的对比学

掉了西红柿皮_Kee·2022-07-28 19:04

Cuda Graph (cuda 优化)

1、Nvidia官网文档cuda官网文档最早可查时间2019年https://developer.nvidia.com/blog/cuda-graphs/#:~:text=CUDA%20Graphs%20have

qq_42105426·2022-07-22 21:11

R语言ggplot2设置图例(legend)的操作大全

移除图例修改图例的内容颠倒图例的顺序隐藏图例标题修改图例中的标签修改data.frame的factor修改标题和标签的显示修改图例的框架设置图例的位置隐藏斜线总结本文在http://www.cookbook-r.com/Graphs

·2022-07-21 11:02

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