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圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）是一種直接作用于圖結(jié)構(gòu)上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。GNN的一個典型應(yīng)用是節(jié)點分類，本質(zhì)上，圖中的每個節(jié)點都與一個標簽相關(guān)聯(lián)，我們希望預(yù)測未標記節(jié)點的標簽。
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）是一種直接作用于圖結(jié)構(gòu)上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。GNN的一個典型應(yīng)用是節(jié)點分類，本質(zhì)上，圖中的每個節(jié)點都與一個標簽相關(guān)聯(lián)，我們希望預(yù)測未標記節(jié)點的標簽。
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）在社交網(wǎng)絡(luò)、知識圖、推薦系統(tǒng)甚至生命科學(xué)等各個領(lǐng)域得到了越來越廣泛的應(yīng)用。GNN在對圖節(jié)點之間依賴關(guān)系進行建模的強大功能，使得與圖分析相關(guān)的研究領(lǐng)域取得了突破。
在計算機科學(xué)中，圖是由頂點和邊兩部分組成的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。圖G可以通過頂點集合V和它包含的邊E來進行描述。
全面回顧Graph深度學(xué)習(xí)，一文看盡GNN、GCN、GAE、GRNN、GRL
不規(guī)則域(Irregular domain)。與圖像、音頻、文本等具有清晰網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)不同，圖處于不規(guī)則的域中，使得很難將一些基本的數(shù)學(xué)運算推廣到圖中...
2019-02-04 標簽：大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)GNN 8.5萬 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識，以及兩種更高級的算法：DeepWalk和GraphSage
在節(jié)點分類問題設(shè)置中，每個節(jié)點 v 的特征 x_v 與一個 ground-truth 標簽 t_v 相關(guān)聯(lián)。給定一個部分標記的 graph G，目標是利...
2019-02-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機科學(xué)GNN 1.8萬 0
深入了解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的原理和其強大的表征能力
在圖分類數(shù)據(jù)集上，通過實驗驗證我們的理論，其中 GNN 的表達能力對于捕獲圖結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。特別是，我們對基于各種聚合函數(shù)的 GNN 性能進行了對比。我們...
2019-03-01 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯GNN 1.2萬 0
接上一篇...... GNN加速器頂層架構(gòu) 此GNN加速器是為GraphSAGE算法設(shè)計的，但是它的設(shè)計也可以應(yīng)用于其他類似的GNN算法加速。其頂層架構(gòu)...
ICLR 2019論文解讀：膠囊圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PyTorch實現(xiàn)
上圖所示為CapsGNN的簡化版本。它由三個關(guān)鍵模塊組成：1）基本節(jié)點膠囊提取模塊：GNN用于提取具有不同感受野的局部頂點特征，然后在該模塊中構(gòu)建主節(jié)點...
2019-03-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集pytorch 8.8k 0
一個基于PyTorch的幾何深度學(xué)習(xí)擴展庫，為GNN的研究和應(yīng)用再添利器
作者在論文中寫道：“這是一個 PyTorch 的幾何深度學(xué)習(xí)擴展庫，它利用專用的 CUDA 內(nèi)核實現(xiàn)了高性能。它遵循一個簡單的消息傳遞 API，將最近提...
2019-03-11 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)pytorch 7k 0
用于學(xué)習(xí)圖結(jié)構(gòu)對象相似性的圖匹配網(wǎng)絡(luò)
為了解決圖的相似度學(xué)習(xí)問題，我們研究了GNN在這種情況下的使用，探討了如何將圖嵌入到向量空間中，并學(xué)習(xí)這種嵌入模型，使相似的圖在向量空間中更接近，而不同...
這篇文章提出的圖卷積模型并沒有從頭去做圖像分割，而是在粗分割結(jié)果的基礎(chǔ)上進行改善。
2020-10-13 標簽：醫(yī)學(xué)影像醫(yī)學(xué)圖像深度學(xué)習(xí) 5.6k 0
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迎來快速爆發(fā)期 GNN的原理、變體及拓展
GNN 在經(jīng)歷過 2017-2018 年兩年的孕育期與嘗試期之后，在 2018 年末至今的一年多時間里，迎來了快速爆發(fā)期。
2020-02-08 標簽：3D視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)GNN 5.5k 0
即在分布式計算或者多代理（multi-agent）系統(tǒng)中，如何在發(fā)生進程故障的情況下保持系統(tǒng)的可靠性（reliability）。這通常需要進程就計算過程...
2019-07-18 標簽：深度學(xué)習(xí)GNN 4.8k 0
GNN解釋技術(shù)的總結(jié)和分析與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋性綜述
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性是目前比較值得探索的方向，今天解讀的2021最新綜述，其針對近期提出的 GNN 解釋技術(shù)進行了系統(tǒng)的總結(jié)和分析，歸納對比了該問題的解決思路。
2021-03-27 標簽：深度學(xué)習(xí)GNN 7.2k 0
由于高度的復(fù)雜性和信息的結(jié)構(gòu)特征，圖上的機器學(xué)習(xí)是一項困難的任務(wù)。「GCN是被設(shè)計用來針對圖結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能從之前的網(wǎng)絡(luò)層中聚合信息。在圖中，這種機...
2021-03-30 標簽：機器學(xué)習(xí)GNNGCN 6.3k 0
詳解對GNN的預(yù)測過程的實現(xiàn)與應(yīng)用方法
圖數(shù)據(jù)的天然優(yōu)勢是為學(xué)習(xí)算法提供了豐富的結(jié)構(gòu)化信息，節(jié)點之間鄰接關(guān)系的設(shè)計成為了重要的先驗信息和交互約束。
2021-04-03 標簽：人工智能模型參數(shù)深度學(xué)習(xí) 5.7k 0
重新思考圖卷積網(wǎng)絡(luò) GNN只是一種濾波器
最新研究提出，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅對特征向量進行低通濾波，不具有非線性流形學(xué)習(xí)特性。論文提出了一種基于圖形信號處理的理論框架，用于分析圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2019-06-05 標簽：濾波器圖像處理機器學(xué)習(xí) 5.1k 0
關(guān)于NLP任務(wù)的所有GNN相關(guān)技術(shù)介紹
傳統(tǒng)的NLP任務(wù)中，文本序列被認為是一個由tokens組成的袋子，如BoW（詞袋模型）和TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）。
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也急需一個全球?qū)W者公認的統(tǒng)一對比基準
隨著該領(lǐng)域的不斷發(fā)展，如何構(gòu)建強大的 GNN 成為了核心問題。什么樣的架構(gòu)、基本原則或機制是通用的、可泛化的，并且能擴展到大型圖數(shù)據(jù)集和大型圖之上呢？另...
2020-04-17 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN 4k 0
一個更直觀的角度對當前經(jīng)典流行的GNN網(wǎng)絡(luò)
隨著機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，語音、圖像、自然語言處理逐漸取得了很大的突破，然而語音、圖像、文本都是很簡單的序列或者網(wǎng)格數(shù)據(jù)，是很結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)...
2021-06-18 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)GNN 3.7k 0
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理基于圖數(shù)據(jù)問題方面取得了巨大的成功
第一個工作是Research Track的《Towards Deeper Graph Neural Networks》。該工作從另一個角度去解讀深度圖神...
2020-10-10 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集GNN 3.7k 0
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性是目前比較值得探索的方向，今天解讀的2021最新綜述，其針對近期提出的 GNN 解釋技術(shù)進行了系統(tǒng)的總結(jié)和分析，歸納對比了該問題的解...
2021-04-09 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SAGNN 3.4k 0
圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識兩種較高級的算法
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種直接在圖結(jié)構(gòu)上運行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。GNN的一個典型應(yīng)用是節(jié)點分類。本質(zhì)上，圖中的每個節(jié)點都與一個標簽相關(guān)聯(lián)，我們希望預(yù)測未標記節(jié)點的標簽。本...
2020-04-17 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機科學(xué)GNN 3.2k 0
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