图神经网络 - 程序员宅基地

15种图神经网络的应用场景总结

以社交图作为输入，DeepInf为用户学习网络嵌入(一种潜在的社会表征)。结合下面(d)中手工制作的特征，对社会影响进行预测，比如v是否也会观看广告片段(步骤f)。在训练过程中，将预测结果与真值进行对比，学习这个网络...

图神经网络应用——基于深度学习的图相似度计算（以SIMGNN为例的保姆级讲解）

标签：神经网络图嵌入图论

因为之前提到的图神经网络应用篇鸽了快一年了，把自己的研究方向做一个总结，并向其他同样研究方向的朋友做一个报告，如有错误，敬请指出。而且，这个研究方向人太少了，万望能借此引起更多人的关注与兴趣。废话不多...

深入浅出图神经网络：GNN原理解析（一）

标签：神经网络机器学习

最近在学习图神经网络相关知识，一起来拆书:《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》，这本书从原理、算法、实现、应用四个维度详细讲解了图神经网络。接下来打算结合书本内容和相关知识做个专题记录分享，今天先跟...

图神经网络——制作数据集

标签：机器学习神经网络

目前看来，很多图神经网络（GAT/GCN）都有使用cora数据集，但是怎么更换为自己的数据集？ ——————>难道是换成类似的形式？.x .allx这些，emmmm，曾经我有产生这个疯狂的想法。 GAT/GCN的作者在github上已经...

图神经网络 | Python实现基于时空图卷积GNN + LSTM 模型预测（多变量方法）

标签：图神经网络 LSTM 时空图卷积

图神经网络 | Python实现基于时空图卷积 + LSTM 模型预测（多变量方法）

图神经网络详解及其在交通预测方面的应用

标签：神经网络卷积交通预测

图神经网络可以粗略地分为基于谱的图神经网络和基于空间的图神经网络。其中前者从图的傅立叶变换而来，具有坚实的理论基础，在通过多番简化之后，其计算开销、局部性等已经能够满足大部分情形下的要求，但是它只能...

图神经网络在反欺诈领域的应用

标签： GNN

具体场景为图神经网络在恶意网址检测中的应用。文章目录1. 场景介绍2. 节点刻画3. 恶意网址检测3.1 构建图3.2 模型设计3.3 评估结果 1. 场景介绍恶意网址检测中存在的难点有两方面：一是借助短链接或跳转的方式...

图神经网络-图嵌入(深度学习方法)

标签：神经网络深度学习人工智能

这篇笔记主要是讲深度学习方法的图嵌入, 为了更加具体, 主要以Decima的图嵌入部分为讲述内容。 Decima图嵌入回顾： 1. 节点级别嵌入 (Per-node embeddings)\text{(Per-node embeddings)}(Per-node ...

[论文阅读] (22)图神经网络及认知推理总结和普及-清华唐杰老师

这篇文章将带来清华唐杰老师的分享“图神经网络及认知推理总结和普及”或“Graph Neural Networks and Applications—A Review”。唐老师也是学术界大牛，真心值得我们学习。同时文章融合了自己十年NLP的理解及相关...

图神经网络 Graph Neural Network(GNN)

标签： GNN 图神经网络

图神经网络和单纯神经网络一个很大的区别就是，图神经网络有节点和边的这种结构。具体应用上，图神经网络可以识别具有图片，文字等结构信息。比如识别一个人物的身份的任务就需要首先识别人，然后识别与之相关...

GNN（图神经网络）基本概念

标签：神经网络人工智能深度学习

模型代表：GCN（Graph Convolutional Network ）图卷积网络优点：省参数缺点：不易作用于动态图共同步骤：加工图邻接矩阵对图邻接矩阵特征分解，得到特征值，将特征向量看作常数，而卷积核作用在特征...

【知识图谱系列】多关系异质图神经网络CompGCN

标签：神经网络知识图谱 CompGCN

作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱 CompGCN （ICLR 2020） Composition-based Multi-Relational Graph Convolutional Networks CompGCN论文汇报ppt可通过关注公众号...图.

门控图神经网络（GGNN）及代码分析

标签：神经网络算法

门控图神经网络GGNN及代码分析基本概念 GGNN是一种基于GRU的经典的空间域message passing的模型问题描述一个图 G = (V, E)，节点v ∈ V中存储D维向量，边e ∈ E中存储D × D维矩阵，目的是构建网络GGNN。实现...

图神经网络17-DGL实战：节点分类/回归

对于图神经网络来说，最常见和被广泛使用的任务之一就是节点分类。图数据中的训练、验证和测试集中的每个节点都具有从一组预定义的类别中分配的一个类别，即正确的标注。节点回归任务也类似，训练、验证和测试集中...

图神经网络系列（一）介绍及基本模型

标签：图神经网络深度学习

前言在计算机视觉以及自然...图神经网络的出现为这些非欧几里得数据的处理提供了新的思路。图(Graph) 图（graph）是数据结构和算法学中最强大的框架之一。图可以用来表现多种类型的结构或系统，在很多应用上都有...

用于图神经网络研究的几个实用的数据集

标签：机器学习人工智能图神经网络

随着人工智能的兴起，机器学习(ML)和深度学习(DL)得到了迅速发展，并应用于计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐等诸多领域。一些研究已经发展出将ML/DL...本文将为ML/DL图网络的研究提供一些实用的数据集。 Yelp数

GNN图神经网络的matlab仿真

标签： GNN 神经网络人工智能

许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。曾有学者将本次...

PyTorch搭建基于图神经网络（GCN）的天气推荐系统（附源码和数据集）

【文章翻译】Point GNN：使用图神经网络的3d目标检测方法

在本文中，我们提出了一个图神经网络来从激光雷达点云检测目标。对这个目标，我们将点云有效地编码到一个固定半径的近邻图中。我们设计了一个图神经网络，称为点Point GNN，来预测类别和图中每个顶点所属的对象的...

2019年Philip S. Yu团队的图神经网络综述

标签：神经网络算法

A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks论文回顾图神经网络（GNN）在文本挖掘和机器学习领域的发展，将GNN划分为递归图神经网络、卷积图神经网络、图自编码和时空图神经网络四类。此外还讨论图神经网络跨...

图神经网络框架DGL学习 102——图、节点、边及其特征赋值

标签： python 神经网络机器学习

101（入门）以后就是开始具体逐项学习图神经网络的各个细节。下面介绍： 1.如何构建图 2.将特征赋给节点或者边，及查询方法这算是图神经网络最基础最基础的部分了。一、如何构建图 DGL中创建的图的方法有： 1. ...

【图神经网络】ChebyNet-切比雪夫多项式近似图卷积核

标签：神经网络 tensorflow 机器学习

本文为图神经网络学习笔记，讲解 ChebyNet-切比雪夫多项式近似图卷积核。

PyTorch实现简单的图神经网络

标签： pytorch GNN 图神经网络

基于PyTorch框架实现图卷积神经网络项目源代码参考本人Github. 依赖库 DGL 0.1.3 PyTorch 0.4.1 networkX 2.2 利用DGL构建图 # -*- coding: utf-8 -*- """ @Date: 2019/1/11 @Author: dreamhome...