Task4概览本次任务主要包括两大块，分别是数据完全存于内存的数据集类、节点/边任务预测的实践。其中前者可将占用内存有限的数据集全部存于内存中，方便实际的运算；同时，在定义好的数据集类的基础上，后者进行了节点预测以及边预测的任务实践。一、数据完全存于内存的数据集类对于占用内存有限的数据集，我们可以将整个数据集的数据都存储到内存里，这样在计算的过程中运算速度会更加快。幸运的是，PyG为我们提供了方便
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2023-08-21 09:50:55
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图一个图G(V,E)由顶点集\(V={v_1,...,v_n}\)和边集\(E = {e_{ij}}^n_{i,j=1}\)构成。图的邻接矩阵S由每条边的权值\(S_{ij}\ge 0\)构成。如果顶点\(v_i\)和\(v_j\)之间没有边连接，则\(s_{ij}=0\)。图中6和7之间有边连接，所以6和7一阶近似。5和6之间没有边，但是有4个相同的邻居节点，所以5和6二阶近似。图嵌入(Grap
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2021-04-20 17:24:00
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1.前言发展历史：最早的GNN主要解决的还是如分子结构分类等严格意义上的图论问题。但实际上欧式空间(比如像图像 Image)或者是序列(比如像文本 Text)，许多常见场景也都可以转换成图(Graph)，然后就能使用图神经网络技术来建模。直到2013年，在图信号处理(Graph Signal Processing)的基础上，Bruna(这位是LeCun的学生)在文献 [3]中首次提出图上的基于频域
目标定位在图片中，需要定位到我们的目标，采用下图的方式： 这里Y输出有8个量，分别是PC（判断是否是我们的目标），bx，by代表目标中心位置，bh，bw代表目标长宽，c1,c2,c3分别代表别的目标，误差函数也有所区别，当pc=1（也就是说图里面有我们要识别的目标，我们在，误差函数相应第一个）特征点检测 通过卷积得到的结果，这里可以输出不同位置对应的坐标点，可以通过这些点来大致的描绘出轮廓。目标检
前言 神经网络中的权重（weight）初始化是个常常被忽略的问题。最近在手写一个Python的神经网络库(GitHub：hamaa——https://github.com/monitor1379/hamaa)，刚开始为了测试代码是否写对，搭建了一个2->4->2的单隐层神经网络来拟合异或运算，拟合结果十分完美。但是在做MNIST手写数字识别，将网络扩展到了784->1
以全连接模型为例：输入数据为a[784]的数组，模型共2层神经元，第一层100个，第二层即输出层为10个神经元，则第一层的权重有[784,100]个，截距有[100]个，第二层有[100,10]个权重，截距[10]个，代码用W1表示第一层权重矩阵，B1表示截距行向量，W2表示第二层权重矩阵，B2表示截距行向量，设置每次输入101批数据，则输入数据矩阵为[101,784]，用X表示，输入标签为[10
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2023-08-13 21:57:11
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Stochastic Weight Averaging：优化神经网络泛化能力的新思路Stochastic Weight Averaging（SWA）是一种优化算法，旨在提高神经网络的泛化能力。在本文中，我将介绍SWA的详细信息，包括其原理、优缺点和代码实现。1. SWA的介绍Stochastic Weight Averaging的主要思想是在训练神经网络时，通过平均多个模型的权重，从而获得
GNN 应用领域：场景分析与问题推理、推荐系统、欺诈检测、知识图谱、道路交通、自动驾驶、化学医疗场景图 GNN 又称图神经网络，是一种直接作用于图结构的神经网络，我们可以把图中的每一个节点 V 当作个体对象，而每一条边 E 当作个体与个体间的某种联系，所有节点组成的关系网就是最后的图 U GNN主要用于解决输入数据不规则的时候，由于图像和文本任务中输入格式
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2023-08-21 16:05:52
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互联网中到处都是图结构的数据，比如我们熟悉的社交网络，最近流行的知识图谱等等，这些数据中包含着大量的关系信息，这对推荐系统来说是非常有帮助的。 为了能更好地利用这些信息进行推荐，各大巨头可谓尝试了各种办法，比如 DeepWalk、Node2Vec 这些非常实用的 Graph Embedding 方法。但是技术的发展永无止境，最近两年，GNN（Graph Nerual Netwrok，图神经
softmax的前世今生系列是作者在学习NLP神经网络时，以softmax层为何能对文本进行分类、预测等问题为入手点，顺藤摸瓜进行的一系列研究学习。其中包含：1.softmax函数的正推原理，softmax的代数和几何意义，softmax为什么能用作分类预测，softmax链式求导的过程。2.从数学的角度上研究了神经网络为什么能通过反向传播来训练网络的原理。3.结合信息熵理论，对二元交叉熵为何
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2023-08-24 13:15:37
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一、消息传递 由于图具有“变换不变性”(即图的空间结构改变不会影响图的性状)，故不能直接将其输入卷积神经网络。一般采用消息传递(Message pass)的方式来处理。 消息传递机制通过局部邻域构建计算图实现，即某个节点的属性由其邻居节点来决定。汇聚这些邻居节点信息的工作由神经网络完成，不用
阅读大概需要9分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者丨superbrother专栏 | 精通GCN全攻略整理 | 机器学习算法与自然语言处理https://zhuanlan.zhihu.com/c_11315137930203340800 GRAPH ATTENTION NETWORKS的诞生随着GCN的大红大紫（可以参考如何理解 Graph Convolutional
神经网络、边缘计算（学习笔记）深度神经网络的训练与应用只能在高性能的计算机集群上进行，为此各大科技巨头们都搭建了高性能深度学习平台来处理海量数据。所以最初人们对人工智能和物联网的规划是，大量的数据在云端的数据中心被分析并决策后，再将结果发还给终端。也就是说，云端负责人工智能的部分，边缘端负责数据采集及执行。但在实际应用中，在云端做智能处理的设想遇到很多问题。首先，数据传输成本高。随着数据量激增传输
图的表示
图一般包括有向图和无向图
使用邻接矩阵来表示图
节点的度degree：表示该节点与其他节点相连的边数
（有向图中分为入度和出度）图的特性连通图Connected Graph∶对于一个无向图，如果任意的节点 \(i\) 能够通过一些边到达节点 \(j\) ，则称之为连通图。（如果图中任意两个节点能够互相到达，则是强连通，否则是弱连通，但无向图若是连通图则一定是弱连通）连通分量Connect
节点预测与边预测任务实践引言在此小节我们将利用PlanetoidPubMed数据集类，来实践节点预测与边预测任务。注：边预测任务实践中的代码来源于link_pred.py。节点预测任务实践之前我们学习过由2层GATConv组成的图神经网络，现在我们重定义一个GAT图神经网络，使其能够通过参数来定义GATConv的层数，以及每一层GATConv的out_channels。我们的图神经网络定义如下：c
图神经网络前言数据嵌入复杂的情况:缺少对应信息的嵌入层间传递直接传递顶点1近邻信息交互边和点信息的互传输出结果最终的结构： 提示：文章地址：前言 本文先讨论了将边，点嵌入为向量(其中全局元素是假设可与所有点和边相连)以及信息的汇聚。然后讨论在MLP的基础上如何进行层间的传递。在文章末尾提到了一些细节。提
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2023-09-09 07:35:56
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针对梯度消失或者梯度爆炸问题，我们想出了一个不完整的解决方案，虽然不能彻底解决问题，却很有用。有助于我们为神经网络更谨慎地选择随机初始化参数，为了更好地理解它，我们先举一个神经单元权重初始化的例子，然后再演变到整个神经网络。 来看只有一个神经元的情况，然后才是深度网络，如上图，单个神经元可能有4个输入特征，从到，经过处理，最终得到。 稍后讲深度网络时，这些输入表示为，暂时我们用表示，根据图，可知，
目前，transformer在NLP和CV领域流行已经是一个不争的事实了。在这样的一个既定事实之上，基于pretrain+fine-tuning的思路去进行工业化应用也似乎达成了一种共识。但是，GNN GNN 领域似乎倒还停留在设计更好的图卷积结构这一层面上。于是，便也渐渐有一些论文开始聚焦于如何将transformer在NLP和CV领域的成功移植在graph上，并凭借于此衍生出一些或将产生一定意
1. 预备知识1.1 图网络的种类、区别和联系Graph EmbeddingGraph Embedding指图嵌入，属于表示学习的范畴，也可以称为网络嵌入、图表示学习、网络表示学习等等。Graph Neural Network (GNN)GNN指神经网络在图上应用的模型的统称，根据采用的技术不同和分类方法的不同，又可以分为很多不同种类。如从传播的方式来看，图神经网络可以分为图卷积网络（GCN），图
卷积神经网络优化–潘登同学的深度学习笔记 文章目录卷积神经网络优化--潘登同学的深度学习笔记Alexnet网络结构连续使用小的卷积核的作用使用1*1的卷积核的作用使用1*1卷积核代替全连接Dropout技术使用方法为什么Dropout技术多用在全连接层数据增强技术VGG16网络Topolopy结构VGG16及其变形Inception-V1Inception的NIN回顾1*1卷积核的作用解决超深度网
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2023-08-21 20:21:10
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