今年8月份，毕业于斯坦福、现就职于英伟达人工智能应用团队的 Chip Huyen 撰写了一篇博客，讲述她对NeurlPS2019的观感，讲述了研究热点与发展趋势，感兴趣的三个方向是: 贝叶斯学习、图神经网络和凸优化。
”GNN“ 的搜索结果
Thesis of Thomas Kipf - Deep Learning with Graph-Structured Representations
Heterogeneous Network Representation Learning: A Unified Framework with Survey and Benchmark 由于现实世界中的对象及其交互通常是多模态和多类型的，因此异构网络被广泛用作传统同构网络（图）的更强大、更...
基于生成对抗网络GNN实现的手写数字识别python源码(含详细注释+数据+模型直接运行).zip基于生成对抗网络GNN实现的手写数字识别python源码(含详细注释+数据+模型直接运行).zip基于生成对抗网络GNN实现的手写数字识别...
内含本人学习图神经网络时阅读的论文，非常推荐想要入门和进一步了解图神经网络的朋友下载阅读。
图网络GNN(特别篇)：一文遍览图网络中16种典型的图卷积和9种图池化Graph Pooling1
GNN基于已知结构和假设结构能量的数据预测（Python完整源码和数据包） GNN基于已知结构和假设结构能量的数据预测（Python完整源码和数据包） GNN基于已知结构和假设结构能量的数据预测（Python完整源码和数据包） ...
数据挖掘领域的国际会议WSDM将于2020年2月3日-2月7日在美国休斯敦召开，WSDM 2020全称为第13届国际互联网搜索与数据挖掘会议（The 13th International Conference on Web Search and Data Mining, WSDM 2020）。...
神经布局基于MPNN的OLC基因组装配范例的布局阶段中使用的算法的神经执行。
图神经网络用于图分类的公平比较（ICLR 2020）概括该库包含用于重现论文中报告的实验的数据和脚本。如果您碰巧使用或修改此代码，请记住引用我们的论文： 。 第八届国际学习代表大会会议记录（ICLR 2020）。...
计算机视觉顶会CVPR 2020在不久前公布了论文接收列表。...整理了CVPR 2020 图神经网络(GNN)相关的比较有意思的值得阅读的，主要涉及视频文本检索、人体解析、图像描述生成、人脸重构、Human-Object Interaction。
Graph neural networks: A review of methods and applications
入门示例
本文继续为大家奉上ACL 2020图神经网络（GNN）相关论文-Part 2供参考——多文档摘要、多粒度机器阅读理解、帖子争议检测、GAE。
图形神经网络（GNN）主要用于分子应用，因为分子结构可以用图形结构表示。 GNN的有趣之处在于它可以有效地建模系统中对象之间的关系或交互。 GNN有各种应用，例如分子应用，网络分析和物理建模。
在线多目标跟踪的基于图神经的端到端数据关联框架 PyTorch实现与暹罗网络和图神经网络相结合，用于在线多对象跟踪。 数据集可在[ ] 可以在[ ]中找到相应的论文。 怎么跑 使用python main.py从头开始训练模型。...
图神经网络 | Python实现LSTM-GNN时间序列预测 LSTM-GNN用于病人的结果预测：一个混合模型，结合了用于提取时间特征的长短期记忆网络（LSTM）和用于提取病人邻域信息的图谱神经网络（GNN）。 关于预测重症监护室...
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