今天想和大家分享的是图卷积神经网络。随着人工智能发展，很多人都听说过机器学习、深度学习、卷积神经网络这些概念。但图卷积神经网络，却不多人提起。那什么是图卷积神经网络呢？简单的来说就是其研究的对象是图数据（Graph），研究的模型是卷积神经网络。 为什么有图卷积神经网络自2012年以来，深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得了巨大的成功。和传统方法相比，它好在哪里呢？
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2023-08-14 10:53:52
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1 GDPNet:用于关系提取的潜在多视图图的精炼(GDPNet: Refining Latent Multi-View Graph for Relation Extraction)论文：GDPNet: Refining Latent Multi-View Graph for Relation Extraction，20211.1 引言由于基于 BERT 等序列模型与基于图模型算法是关系抽取任务的
# 循环神经网络（RNN）关系抽取实现指南
## 1. 引言
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络模型。关系抽取是一项重要的自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）任务，目标是从文本中提取出实体之间的关系。本文将教会你如何使用循环神经网络实现关系抽取。
## 2. RNN关系抽取流程
对于具有时间维度的数据，比如阅读的文本、说话时发出的语音信号、随着时间变化的股市参数等，这类数据并不一定具有局部相关性，同时数据在时间维度上的长度也是可变的。这一特性导致一般的神经网络难以处理，而循环神经网络则以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点按链式连接，具有记忆性、参数共享并且图灵完备，因此在对序列的非线性特征进行学习时具有一定优势，可以很好地解决问题。下面就来详细说明其原理。
我们来聊一聊关系抽取
原创
2021-08-10 13:43:25
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事物、概念之间的关系是人类知识中非常重要的一个部分，但是他们通常隐藏在海量的非结构文本中。为了从
原创
2022-10-12 20:39:02
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事物、概念之间的关系是人类知识中非常重要的一个部分，但是他们通常隐藏在海量的非结构文本中。为了从文本中抽取这些关系事实，从早期的模式匹配到近年的神经网络，大量的研究在多年前就已经展开。然...
原创
2022-10-12 20:48:00
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本次聊聊循环神经网络和关系抽取
原创
2021-08-11 10:32:28
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前言卷积神经网络的发展主要是为了解决人类视觉问题，不过现在其它方向也都会使用。发展历程主要从Lenet5->Alexnet->VGG->GooLenet->ResNet等。Lenet5上世界80年代发明了卷积层，但由于硬件限制无法构建复杂网络，直到后面90年代才开始有实践。1998年LeCun提出卷积层、池化层和完全连接层组合，以此来解决手写数字的识别问题。此时的效果已经很
本次分享的内容为图深度学习在自然语言处理领域的方法与应用，主要内容和素材都来自于我们Graph4NLP团队的一篇调研文章：Graph Neural Networks for Natural Language Processing：A Survery，以及我们团队所开发的Graph4NLP的python开源库和教程。主要包括以下几大方面内容：DLG4NLP背景与发展DLG4NLP方法和模型DLG4N
作者：Steeve Huang编译：ronghuaiyang 导读 给大家介绍目前非常热门的图神经网络，包括基础和两个常用算法，DeepWalk和GraphSage。近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图谱、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。GNN具有对图中节点间依赖关系建模的强大功能，使得图分析相关研究领域取得了突破。本文会介绍图神经网络的基本原理，以及两种更高级
目录图神经网络通用框架从GCN到GraphSAGE,GAT摘要： 介绍GNN通用框架，从GCN到GraphSAGE,GAT图神经网络通用框架开始，先介绍一个通用的图神经网络GNN框架。你会发现，这个框架与之前讲的GCN非常相似。首先，一个图神经网络层定义为:信息传递+聚集不同的message与aggregation操作组合就是不同图神经网络。然后，将不同GNN层连接起来，就和其他CNN或者MLP一
图神经网络的历史早在深度学习时代来临之前的2005年，图神经网络就已经出现了。一般来说，图神经网络旨在通过人工神经网络的方式将图和图上的节点（有时也包括边）映射到一个低维空间。也就是学习图和节点的低维向量表示。这个目标常被称为图嵌入或者图上的表示学习，反之，图嵌入和图表示学习并不仅仅包含图神经网络这一种方式。 早期的图神经网络采用递归神经网络，的方式。利用节点的邻接点和边递归的更新状态。直到到达不
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2023-09-17 11:31:18
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STGNNs：SPATIAL–TEMPORAL GRAPH NEURAL NETWORKS许多实际应用中的图在图结构和图输入方面都是动态的。STGNNs在捕获图的动态性方面占有重要地位。 这类方法的目的是建模动态节点输入，同时假设连接节点之间的相互依赖性。STGNNs同时捕获一个图的空间和时间依赖性。STGNNs的任务可以是预测未来节点值或标签或预测时空图标签。For example, a tra
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2023-09-15 19:39:09
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图神经网络学习01：图卷积神经网络GCN实战解决论文分类问题(tensorflow实现) 文章目录图神经网络学习01：图卷积神经网络GCN实战解决论文分类问题(tensorflow实现)前言1.数据集的介绍2.网络的搭建3.数据的处理1.将标签提取出来并处理为one-hot编码2.输入特征的处理3.聚合特征矩阵Lsym的制作4.模型的初始化以及训练结果的分析5.结束语 前言 关于最近兴起的图神级网
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2023-07-21 17:46:35
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中国石油大学《图神经网络最新》综述论文近几年来,将深度学习应用到处理和图结构数据相关的任务中越来越受到人们的关注。图神经网络的出现使其在上述任务中取得了重大突破,比如在社交网络、自然语言处理、计算机视觉甚至生命 科学等领域得到了非常广泛的应用。图神经网络可以把实际问题看作图中节点之间的连接和消息传播 问题,对节点之间的依赖关系进行建模,从而能够很好地处理图结构数据。鉴于此,系统综述了图神经网络模型
文章目录图神经网络1 游走类模型1.1 DeepWalk随机游走DeepWalk计算节点向量的方式：1.2 Node2VECnode2vec改进后的随机游走方式：1.3 LINE2 消息传递类模型2.1 GCN2.2 GAT2.3 GraphSageGraphSAGE 的采样方法：GraphSAGE 的聚合函数：Mean aggregatorLSTM aggregatorPooling aggr
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2023-08-28 13:34:49
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引言：近年来，GNN技术由于其在图数据学习方面的出色表现，在许多领域得到了广泛的应用。在推荐系统中，大部分信息本质上具有图结构，而由于GNN对于表示学习具有一定的优势，所以GNN在推荐系统相关领域的应用迅速发展。本文尽可能用通俗的语言代替算法公式来进行讲述，希望可以让读者对推荐系统中的图神经网络有一个基本的了解。一、什么是图神经网络？Graph Neural Network（GNN），顾名思义，图
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2023-09-14 12:02:27
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Graph Neural Networks and its applications摘要以图形形式构建的数据存在于生物化学、图像处理、推荐系统和社会网络分析等多个领域。利用预处理技术在图结构数据上训练机器学习模型有几种方法，但它们缺乏完全适应数据集和手头任务的灵活性。图神经网络允许创建一个端到端的机器学习模型，该模型同时被训练来学习图结构数据的表示并在其上拟合预测模型。图神经网络可以应用于从聚类或
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2023-08-28 13:34:46
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1 超大图上的节点表征学习1.1 简述在十分庞大（节点数极多）的图上，图神经网络训练所需要的计算资源相当多，会极大地消耗计算机内存及显卡显存，这对使用者的设备带来过大的要求。图神经网络已经成功地应用于许多节点或边的预测任务，然而，在超大图上进行图神经网络的训练仍然具有挑战。普通的基于SGD的图神经网络的训练方法，要么面临着随着图神经网络层数增加，计算成本呈指数增长的问题，要么面临着保存整个图的信息
