”图神经网络“ 的搜索结果

      图神经网络（Graph Neural Networks）一、 什么是图神经网络二、 有哪些图神经网络符号定义1. 图卷积网络（Graph Convolution Networks，GCNs）2. 图注意力网络（Graph Attention Networks）2.1 图注意力网络...

     什么是GNN GNN是Graph Neural Network的简称，是用于学习包含...图神经网络处理的数据就是图，而图是一种非欧几里得数据。GNN的目标是学习到每个节点的邻居的状态嵌入，这个状态嵌入是向量且可以用来产生输出，例如...

     图神经网络(GNNs)最近变得越来越受欢迎，因为它们能够学习复杂的关系系统或相互作用，这些关系或作用来源于生物学和粒子物理学到社会网络和推荐系统等广泛问题。尽管在图上进行深度学习的不同模型太多了，但迄今为止...

     图结构数据中的针对这种图结构数据，关系表示学习和图神经网络成为了研究的热点。它们的结合可以用来学习节点和边的表示，并在各种领域产生广泛的应用。低维向量表示其目标是通过将图结构数据转换为低维表示，将图上...

     传统的因果推理基于线性结构方程模型： 深度因果推理模型： 这是基于图神经网络的模型。 利用扁粉自动编码机来学习模型： 其中 网络结构： 因果推理模型为：

     原文链接：最近火爆的人工智能2.0--图神经网络，究竟什么来路？1.火爆的图神经网络究竟什么来路？最近几年，作为一项新兴的图数据学习技术，图神经网络（GNN）受到了广泛的关注。2018年年末，发生了两件特殊的事情。...

     图神经网络图解指南 图神经网络或简称 GNN 是用于图数据的深度学习 (DL) 模型。 这些年来它们变得很热。 这种趋势在 DL 领域并不新鲜：每年我们都会看到一个新模型的脱颖而出，它要么在基准测试中显示最先进的结果，...

     第一个工作是Research Track的《XGNN: Towards Model-Level Explanations of Graph Neural Networks》，关注黑盒模型的事后解释，提出了一种基于输入优化的图神经网络事后解释方法。 论文 第二个

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