最近接触了图神经网络，感觉这个玩意可以提供多粒度视角。在对研究对象进行抽象后，既可以对节点进行分类，也可以对边进行分类，还可以对图整体进行分类。 图神经网络这种结构就提供一种多粒度描述特定对象的能力。...
”图神经网络“ 的搜索结果
我们这里介绍的一种可视化方法，它有助于了解一张图像的哪一部分让卷积神经网络做出了最终的分类决策。这有助于对卷积神经网络的决策过程进行调试，特别是分类错误的情况下。这种方法可以定位图像中的特定目标。 ...
图神经网络和知识图谱的相关算法学习实战源码+项目说明（GCN,GAT,GAFM,GAAFM,GraphSage,W2V,TRANSe）.zip 图神经网络和知识图谱的相关算法学习实战源码+项目说明（GCN,GAT,GAFM,GAAFM,GraphSage,W2V,TRANSe）.zip 图...
简单介绍图神经网络
我们开发一个基于图神经网络的天气靶向模型，根据用户的历史交互行为，判断不同天气对他的利害程度。如果有必要，则将该极端天气情况推送给该用户，让其有时间做好应对准备。该模型能够减少不必要的信息传递，提高...
随着复杂网络数据的...图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）和图表示学习技术逐渐崭露头角，成为处理图数据的有效工具。本文将深入探讨图的形式化定义、图表示学习的基本概念以及一系列先进的图神经网络模型。
三个用visio画的神经网络模型结构图，保存一下，下次直接可以修改。
神经网络中的单层神经网络
标签： 神经网络
单层神经网络2.1 感知器2.2 数学描述2.3 感知器分类效果2.4 单层神经网络表示2.5 单层神经网络训练算法2.6 单层神经网络中的计算公式表示 文章综合一下几位大佬的文章： 杨强AT南京: DL01-6: 单层神经网络 企鹅号 ...
智能交通系统（ITS）在缓解...特别是自2019年以来，图神经网络（GNNs）因其在处理图结构数据方面的卓越性能，在ITS领域显示出巨大的潜力。目前，众多学者正日益关注GNNs在交通领域的应用，并已取得了一系列显著成果。
PyTorchGeometricTemporal是PyTorchGeometric（PyG）的一个时间图神经网络扩展库。它建立在开源深度学习和图形处理库之上。PyTorchGeometricTemporal由最先进的深度学习和参数学习方法组成，用于处理时空信号。...
领域交叉将超分辨率的网络，改一改用到暗光图像增强 只要说：“Inspired by… we apply it …”然后，说明一下这种改动什么需要进行，即说明直接应用超分辨率网络的缺点在哪里：“However， the SR-Net … So, we ...
目前的图神经网络主要针对同质图（节点类型和边类型单一）设计. - 同质图中只有一种类型的节点和边(例如,只有朋友关系的社交网络),网络结构较为简单.因此,同质图神经网络通常只需要聚合单一类型的邻居来更新节点的...
在当今信息爆炸的时代，知识图谱和图神经网络的结合为构建智能系统提供了强大的工具。知识图谱通过学习实体和关系的低维向量表示，保留了丰富的语义信息，而图神经网络通过对图结构进行深入分析，提升了信息抽取和...
0 前言 代码参考了知乎上“10分钟快速入门PyTorch”系列，并且附上了详细的注释和函数讲解。从今天这篇博文开始，我将和大家一起踏上Pytorch的学习道路，希望有问题可以指出！ 1 数据读入 torchvision.datasets里面...
用深度神经网络进行图像超分辨
在本文中，我们将探讨图神经网络在社交网络分析中的应用。首先，我们将回顾社交网络分析的背景和核心概念。然后，我们将深入探讨图神经网络的核心算法原理和具体操作步骤，并提供数学模型的详细解释。接下来，我们将...
异构图神经网络是用于处理不同类型图数据的神经网络模型。...（不发布-研究生）关于【图神经网络】的一些要点 | 图神经网络&节点表示学习研究：选题参考、问题探讨 | 图神经网络&多模态 | 异构图神经网络
什么是损失函数 损失函数（loss function）或代价函数（cost ...损失函数是表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标，即当前的神经网络对监督数据在多大程度上不拟合，在多大程度上不一致。 均方误差（MSE） yk
GRNN，General Regression Neural Network，即广义回归神经网络，最早是由美国的Donald F.Specht教授于1991年提出的基于非线性的回归理论的人工神经网络模型[47,48]。GRNN广义回归神经网络具有较好的网络适应能力，...
点击关注我哦欢迎关注“小白玩转Python”，发现更多 “有趣”“The question of whether a computer can think is no more int...
2、这里主要有两种方法可以帮助我们了解卷积神经网络的关注点：显著图（Saliency Map）和类激活图（Class Activation Map）。 3、显著图 显著图解决的问题是图像中的像素对图像分类结果的影响。 生成显著图的方法：...
论文解读者：北邮 GAMMA Lab 博士生 薄德瑜题目： 在图卷积网络中超越低频信息会议： AAAI 2021论文链接： https://arxiv.org/abs/2101.007...
是因为我们发现了很多CNN、RNN无法解决或者效果不好的问题——图结构的数据。我们做图像识别，对象是图片，是一个二维的结构，于是人们发明了CNN这种神奇的模型来提取图片的特征。CNN的核心在于它的kernel，kernel是...
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