graph metapath graph-learning graph-neural-network heterogeneous-graph-learning Python

2019-ICML-YOU-Position-aware Graph Neural Networks-利用邻近锚点集，强化位置描

2019-ICML-YOU-Position-aware Graph Neural Networks-利用邻近锚点集，强化位置描述-rrrrr1

2019-PR-Learning graph structure via graph convolutional network

Graph convolutional neural networks have aroused more and more attentions on acc

论文阅读笔记《Meta-Learning with Memory-Augmented Neural Networks》

本文提出一种带有记忆增强神经网络（Memory-Augmented Neural Networks，MANN）的元学习算法用于解决小样本学习问题。我们知道LSTM能够通过遗忘门有选择的保留部分先前样本的信息（长期记忆），也可以通过输入门...

论文笔记--Position-aware Graph Neural Networks

现存的GNN都无法获取点的位置信息，不能很好的处理同构的点，作者提出一种用于计算位置感知节点嵌入的新型图形神经网络P-GNN（位置感知图神经网络），用于解决这个问题。该方法主要在于选取锚集，计算给定目标节点...

2019-KDD-DEMO-Net Degree-specific Graph Neural Networks for Node

Node and Graph ClassificationGraph data widely exist in many high-impact applica

Spatio-temporal_Graph_Convolutional_Neural_Network.pdf

标签： Spatio-temporal Graph Convolutional NeuralNetwork Traffic

Spatio-temporal Graph Convolutional Neural Network: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting Bing Yu

【论文导读】- SpreadGNN: Serverless Multi-task Federated Learning for Graph Neural Networks（去...

标签： SpreadGNN 去中心化图联邦学习

图神经网络( GNN )是图机器学习问题的首选方法，因为它们能够从图结构数据中学习最先进的表示。然而，由于用户方面的隐私问题、法规限制和商业竞争，将大量的真实世界图形数据集中用于GNN训练是令人望而却步的。...

学习论文 “Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-shot Learning”笔记

标签： ab al ar Edge edg战队 fo for hot IN li ng ni OR w work 学习

个人笔记对模型数学上的解读部分很大程度上受到这篇博客的启发与参考 Notation T=S∪QT=S \cup QT=S∪Q,support set and query set, support set SSS in each episode serves as the labeled training set ...

文献阅读（46）CIKM2020-Continuous-Time Dynamic Graph Learning via Neural Interaction Processes

标签：深度学习人工智能

本文是对《Continuous-Time Dynamic Graph Learning via Neural Interaction Processes》一文的浅显翻译与理解，如有侵权即刻删除。

2019-arXiv-Gated Graph Convolutional Recurrent Neural Networks-源

Luana Ruiz, Fernando Gama and Alejandro RibeiroAbstract—Graph processes model a

图机器学习峰会-1-1 Graph Neural Networks for Learning Simulations.pdf

图机器学习峰会-1-1 Graph Neural Networks for Learning Simulations.zip

图机器学习峰会-1-1 Graph Neural Networks for Learning Simulations

Learning to Pre-train Graph Neural Networks（图预训练与微调差异）

标签：图预训练微调 L2P-GNN

Learning to Pre-train Graph Neural Networks 这篇文章来自AAAI 2021。其核心的思想其实就是：如何缓解GNN预训练和微调之间的优化误差？首先作者论证了 GNN 预训练是一个两阶段的流程： Pre-traning。先在大规模...

Deep-Learning-with-TensorFlow-Explore-neural-networks-with-Python.pdf.pdf

标签：综合文档

Deep-Learning-with-TensorFlow-Explore-neural-networks-with-Python.pdf

Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-shot Learning--CVPR2019--论文笔记

标签：机器学习神经网络算法

在本文之中，我们提出了一个新的基于边标签的图神经网络（EGNN），适用于一些少样本学习（few-shot learning），以往的图卷积神经网络只是基于节点标签的框架，然而提出的EGNN通过利用类内的相似性和类间的不相似行...

Udemy-TensorFlowComPython：研究资料：...pythonlearnlecture12670278#overview

标签： python deep-neural-networks deep-learning tensorflow deeplearning JupyterNotebook

TensorFlow：机器学习和深度学习com Python TensorFlow：使用Python的机器学习和深度学习... 入门资料： ://www.udemy.com/course/tensorflow-machine-learning-deep-learning-python/learn/lecture/12670278#overview

matlab代码abs-Universal-Graph-Embedding-Neural-Network:论文代码学习借助迁移学习实现强大的图

标签：系统开源

matlab代码abs 论文代码：借助迁移学习学习通用图神经网络嵌入通用图嵌入神经网络论文：包装要求：火炬学习 scipy 休蒂尔 Comet_ml（可选，可重复实验所需） matlab.engine（可选，计算 ...Python火车/train_ugd.py

neural-networks-and-deep-learning-master-python3.zip

标签：ｐｙｔｈｏｎ深度学习《Neural Networks

《Neural Networks and Deep Learning》代码，从ｇｉｔ上面偷来的，需要的自行下载，只改了第一个ｍｎｉｓｔ＿ｌｏｄｅｒ和ｎｅｔｗｏｒｋ，其他的有时间再改

Pre-training Enhanced Spatial-temporal Graph Neural Network for Multivariate Time Series Forecasting

标签：深度学习机器学习神经网络

TSFormer能够有效地从非常长期的历史时间序列中学习时间模式并生成段级表示，这为STGNNs的短期输入提供了丰富的上下文信息，并促进了时间序列之间的建模依赖。其次，设计了一个基于TSFormer表示的图结构学习器，用于...

【论文解读|AAAI2021】HGSL - Heterogeneous Graph Structure Learning for Graph Neural Networks 图神经...

标签：深度学习

文章目录摘要二级目录三级目录论文链接：代码链接：作者：北京邮电大学等人摘要异构图神经网络近年来受到越来越多的关注，并在许多任务中取得了优异的性能。现有人类神经网络的成功依赖于一个基本假设，即原始...

Deep-learning-with-Python:使用Python的深度学习代码和项目

标签： machine-learning computer-vision deep-learning keras cnn recurrent-neural-networks artificial-intelligence generative-adversarial-network neural-networks rnn image-classification resnet convolutional-neural-networks object-detection vgg16 google-colab Jup

使用Python进行深度学习（）各种深度学习（DL）代码示例，教程风格的Jupyter笔记本和项目的集合。相当多的Jupyter笔记本基于构建，并且可能采用Google Colab独有的特殊功能（例如，使用标准Linux命令上传数据或...