Heterogenous Graph Attention Networks 这篇文章发表在WWW 2019会议上，主要是用了注意力机制来进行节点级别聚合和语义级别的聚合，从而提出了HAN模型。Motivation异构性和丰富的语义学信息对构建一个适用于异构图的图神经网络带来了挑战。目前虽然自注意力机制取得了很大的进步，但还没有将其应用于对异构图的建模。Introduction构建一个适用于异构图的
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2023-09-15 23:00:22
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目录异构图介绍异构图神经网络简介异构图神经网络任务介绍Heterogeneous Graph Neural Network (HetGNN)Relation-aware Graph Convolutional Networks (R-GCN)Heterogeneous Information Network Embedding (HINE)Heterogeneous Graph Attentio
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2023-12-13 05:43:47
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deepwalk和node2vec针对同构图的游走，如果应用于异构图则会造成以下问题：偏向于出现频率高的节点类型偏向于相对集中的几点（即度数高的节点）要了解异构图的游走，首先我们需要了解什么是异构图：我们知道同构图G=(V,E)，而异构图G=(V,E,T)，T是节点V的类型例如，学术网络：在上图中，我们知道节点有四种不同的类型，而节点之间的边E也有三种不同的类型在我们了解异构图之后，下面介绍met
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2023-09-01 07:27:50
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Heterogeneous Graph Neural Network是发表在KDD 2019的一篇文章，提出了HetGNN模型，采用LSTM进行节点级别的聚合，采用注意力机制进行语义级别的聚合。Motivation作者认为现在的网络几乎都没有同时考虑异构网络的结构信息以及每个节点的异构内容信息（大概就是属性的意思吧）。当前先进的GNNs并没有对异构图解决以下几个问题：很多异构图中节点也许并没有和其
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2023-10-09 07:15:00
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HAN
Heterogeneous Graph Attention Network
Abstractgraph neural network没有考虑异构图。异构图：在图里，节点的类型+边的类型>2。异构性和丰富的语义信息给异构图的图神经网络设计带来了极大的挑战。本文提出：heterogeneous graph neural network based on the hierarch
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2024-01-12 01:23:25
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随着人类社会和经济的不断发展，信息的交换和传输已经成为人们生活中与衣食住行一样必不可少的一部分。为了实现此目的，通信技术在近50年内呈现出异常繁荣的景象，这也带来了多种类型通信网络的共存，即异构型网络（heterogeneousnetwork）。
一、概述
随着如图1所示的3G/WLAN/WiMax等系统在全球的引入以及现有各种二代移动网络的继续运营，
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2023-12-07 15:35:11
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文章目录一.摘要二.背景介绍三.GAT四.总结五.附录 一.摘要我们提出了图注意网络（GAT），一种在图结构数据上运行的新型神经网络架构，利用掩蔽的自我注意层来解决基于图形卷积或其近似的先前方法的缺点。通过堆叠节点能够参与其邻域特征的层，我们能够（隐式）为邻域中的不同节点指定不同的权重，而不需要任何类型的昂贵的矩阵运算（例如求逆）或依赖于对图的了解结构前期。通过这种方式，我们同时解决了基于谱的图
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2023-06-14 20:48:53
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异构网络(Heterogeneous Network）是一种类型的网络，其是由不同制造商生产的计算机，网络设备和系统组成的，大部分情况下运行在不同的协议上支持不同的功能或应用。
关于异构网络的研究最早追溯到1995的美国加州大学伯克利分校发起的BARWAN（Bay Area Research Wireless Access Network）项目，该项目负责人R.H. Katz在
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2024-01-13 12:49:43
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参考书籍：《图解TCP/IP》、《计算机网络-谢希仁》1、计算机网络相关概念1、计算机网络：计算机网络是将分散在不同地点且具有独立功能的多个计算机系统，利用通信设备和通信线路相互连接起来，在网络协议和软件的支持下进行数据通信，实现信息传递和资源共享的计算机共享的集合。总之，计算机网络是互连的、自治【无主从关系】的计算机集合。2、计算机网络的组成：从组成部分上看，一个完整的计算机网络主要由硬件、软件
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2023-08-22 08:23:15
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总述 异构计算技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文还强调了未来异构计算研究应注意的一些方面。 随着通信和网络技术的迅速发展，网络计算概念应运而生。同构网络计算系统now或cow首先兴起，接着很快涌现出异构网络计算系统，从而使异构计算近年来成为并行/分布计算领域中的主
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2024-01-16 01:41:36
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每天给你送来NLP技术干货！来自：老刘说NLP本文主要介绍图神经网络相关的内容，以从序列神经网络到图神经网络为切入点，逐步讲述从CNN到GCN，从GCN到GraphSage，从GCN到GAT三个方面进行论述。一、从序列神经网络到图神经网络当我们将一个NLP序列问题转换为一个图结构问题时，GNN图神经网络的工作就开始派上用场了。不过，我们首先要弄清楚的是，GNN网络所完成的工作是什么。当我们将一个待
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2024-01-31 21:21:33
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这一篇论文是我读研期间，本校(安徽大学)计算机学院的江波老师在2022年5月份发表的一篇论文，由于我自己学习的是图神经网络的方向，而且也是我本校的老师所发的paper，所以在此写下我对此篇论文的笔记，如有不足和错误，请包涵~- 引言 -图注意网络已经在图数据学习的任务中得到了广泛的研究和应用。但是各种GAT模型都通常都存在两种限制：1、现有方法普遍采用自注意机制计算所有图边的注意系数，这通常需要昂
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2023-12-01 21:16:57
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基本原理全局平均池化英文名为：global average pooling简称为GAP 其具体实现过程在原文 << Network In Network >> 中为： 可以看出其是将矩阵中的 [w,h] ,进行平均池化变为一个单元。也即进行Flattrn和FC。其详细原理的图形示例可参考下图： 其实也就是通过池化层将原有的输入为 [b,c,h,w] 减少成 [b,c,1,1
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2023-10-30 23:14:56
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# 如何搭建异构图神经网络
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Deep Graph Library（DGL）来搭建一个异构图神经网络。你作为一名刚入行的小白，可以跟随我一步一步地完成这个任务。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个搭建异构图神经网络的流程。我们可以用一个表格来展示每个步骤。
| 步骤 | 操作 |
|--
原创
2024-03-04 06:09:00
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1、Attention机制首先简单讲解下Attention机制。Attention机制在近几年的深度学习模型中可谓是刷分利器，万物皆可Attention。那么在卷积神经网络（CNN）中，Attention是怎么工作的呢？在深度学习模型中，一般从深度和宽度两个方面增加模型的复杂度，深度自然是指模型层数，在Resnet框架出来之后，目前模型可以叠到1000多层（针对大型数据集，小型数据集容易出现过拟合
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2023-11-29 10:13:28
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0. 引言GANs, 全称 Generative Adversarial Networks, 即生成对抗网络。Yann LeCun 曾将 GANs 评价为 “过去 10 年在机器学习领域最有趣的想法”。 行业大牛的高度评价是对 GANs 最好的广告。 自从 2014年 Ian J. Goodfellow 与合作者提出 GANs 以来，GANs 确实取得了巨大的成功。那么到底什么是 GANs? 为何
作业说明Exercise 3，Week 4，使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别，采用两种方式（1）多分类逻辑回归（2）多分类神经网络。对比结果。（1）多分类逻辑回归：实现 lrCostFunction 计算代价和梯度。实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练。使用 OneVsAll 里训练好的 theta 对 X 的数据类型进行预测，得到平均准确率。（2）多分类神经
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2023-12-19 16:42:04
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作业说明Exercise 3，Week 4，使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别，采用两种方式（1）多分类逻辑回归（2）多分类神经网络。对比结果。（1）多分类逻辑回归：实现 lrCostFunction 计算代价和梯度。实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练。使用 OneVsAll 里训练好的 theta 对 X 的数据类型进行预测，得到平均准确率。（2）多分类神经
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2023-12-14 13:10:27
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1. 感受野的概念在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入图上的区域。 感受野有什么用呢？一般task要求感受野越大越好，如图像分类中最后卷积层的感受野要大于输入图像，网络深度越深感受野越大性能越好密集预测task要求输出像素的
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2024-02-05 15:07:34
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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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