Evolving Taxonomy Based on Graph Neural Networks摘要分类法是人类对领域知识的理解和组织。在这个知识爆炸的世界中，如何自动进化分类法变得至关重要。在本文中，我们介绍了一种以半监督学习方式自动更新分类法的模型。在我们的模型中，目标是训练一个图神经网络模型，该模型可以有效地将新添加术语与现有术语之间的边分类为三种类型：真正的下位词-上位词关系、转导下位词-
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2023-10-11 06:11:39
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图神经网络学习笔记：神经网络基础1. 机器学习基本概念1.1 机器学习的常见分类1.2 机器学习的一般流程1.3 常见的损失函数1.4 梯度下降算法2.神经网络2.1 神经元2.2 多层感知机2.2.1 单隐层感知器2.2.2 感知机的信息传递2.3 激活函数2.3.1 S型激活函数2.3.2 ReLU及其变种2.4 训练神经网络2.4.1 神经网络的运行过程2.4.2 反向传播2.4.3 优化
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2024-04-07 20:07:05
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如上篇文章所提及，Strategies for Pre-training Graph Neural Networks一文的作者提出了节点层面进行预训练的两种方法，分别是：Context 和 Attribute Prediction。这两种预训练方法可以让模型学会节点层面嵌入。将预训练得到的模型用于下游图层面的任务时，可以很好的保留节点层面的信息，活得更好的泛化能力。接下来，这一部分就来具体介绍子结
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2023-11-10 06:08:51
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近年来，图神经网络作为图表征学习的一类代表性方法发展迅速，并被广泛应用于社交网络、知识图谱、生物网络、分子结构等图数据中。在图机器学习中，一类重要的问题是链接预测问题。本文以图的同构性为切入点，介绍近年来使用图神经网络进行链接预测的方法。背景介绍图同构我们首先介绍图的同构问题。给定两个图 ，如果存在一个映射 ，使得： 那么 就是同构的，记作 ，且称 是图 和 节点同构：令 。如果存在从 到
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2023-12-20 20:43:35
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图神经网络三剑客：GCN、GAT与GraphSAGE摘要: 2019 年号称图神经网络元年，在各个领域关于图神经网络的研究爆发式增长。本文主要介绍一下三种常见图神经网络：GCN、GAT 以及 GraphSAGE。前两者是目前应用比较广泛的图神经网络，后者则为图神经网络的工程应用提供 ...2019 年号称图神经网络元年，在各个领域关于图神经网络的研究爆发式增长。本文主要介绍一下三种常见图神经网络：
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2023-11-22 15:57:03
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正常的图神经网络叠加应该是如下图所示，直接前一层的输出接后一层的输入。但这样简单的连接会出现 over-smoothing 的问题，即：所有的节点嵌入收敛到相同的值。这显然是不合理的。出现这种现象的原因如下。首先引入一个新概念——接受域（Receptive field），其决定一个感兴趣节点嵌入的一组节点。在K层GNN中，每个节点都有一个K阶邻居的接受域。下图分别为1-3阶邻居示意图： 当我们增加
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2023-12-31 18:03:07
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本篇属于MindSpore图神经网络模型系列，主要分享MindSpore原创图神经网络BGCF，十分欢迎各位一起探讨图神经网络算法的发展以及之后的应用场景。背景推荐系统中通常将用户和物品发生的交互作为正样本。尤其在隐式反馈的数据中，会将所有未观察到交互的物品作为负样本。这种做法会对于存在潜在偏好的物品（下次会购买的物品或者根本没有暴露在用户视野中的物品）进行错误的标签。针对推荐系统中的交互不确定性
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2023-12-04 21:12:38
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传统图表的机器学习：结点级别的预测任务 链接级的预测结点是否连接 图级预测对整个图进行预测假设：结点已经具有与它们相关联的某种类型的属性创建额外的功能来描述这个特定的结点是定位在网络的其余部分，以及定义了图的网络拓扑结构的额外的特征两种特征：结构特征描述结点的attributes和properties的特征传统机器学习管道：| | | 所以特征设计非常重要，直接影响预测的准确率。 三种不同情况下的
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2023-12-03 19:15:36
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deepwalk 概率图 (Introduction)Graph Neural Networks are the current hot topic [1]. And this interest is surely justified as GNNs are all about latent representation of the graph in vector space. Represe
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2024-01-19 23:53:51
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Neural Network 该部分展示了神经网络的结构，从结构图中可以看出该网络有三个隐含层，神经元个数分别为9个、8个、7个Algorithms 该部分展示了该网络所使用的训练算法，可以看出Data Division：该网络采用随机划分的方法将数据集划分为training set、validation set、test setTraining：该网络采用Levenberg–Marquardt算
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2023-09-06 21:29:14
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超大图上的节点表征学习引用自Datawhale https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/GNN前面文章：图神经网络打卡task1Datawhale 图神经网络task2Datawhale 图神经网络task3Datawhale 图神经网络task4什么是超大图？节点以及边达到千万或上亿大数据规模，表征这些节点对
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2023-11-12 22:43:48
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1.线性回归逻辑回归和线性回归同属于广义线性模型，逻辑回归就是用线性回归模型的预测值，去拟合真实标签的对数几率（一个事件的几率（odds）是指该事件发生的概率和不发生的概率之比）逻辑回归和线性回归本质上都是得到一条直线，不同的是，线性回归的直线是尽可能去拟合输入变量x的分布，使得训练集中所有样本点到直线的距离最短；而逻辑回归的直线是尽可能去拟合决策边界，使得训练集样本中的样本点尽可能分离开。两者目
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2023-12-20 10:12:03
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Logistic回归、传统多层神经网络1.1 线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax回归线性回归是用于数据拟合的常规手段，其任务是优化目标函数：h(θ)=θ+θ1x1+θ2x2+....θnxn线性回归的求解法通常为两种：①解优化多元一次方程（矩阵）的传统方法，在数值分析里通常被称作”最小二乘法"，公式θ=(XTX)−1XTY②迭代法：有一阶导数（梯度下
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2023-10-19 17:22:07
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关于神经网络和逻辑回归的关系，学它们俩和编程的时候有点似懂非懂。这里尝试记录现在所体会整理到的感觉。结论本身没有科学研究的价值或意义，只是在编程和设计全连接神经网络时能带来一定程度的指导。对于最经典的二分类逻辑回归。用一组二元的输入和它们各自对应的一个非0即1的输出，能将二元输入扩展为多项式求和形式，使用梯度下降或其它优化算法学习得到一组theta。所使用的代价函数即对应梯度如图（含正则项）：&n
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2024-02-25 13:53:09
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首先回顾一下整个GNN的结构，前面我们所介绍的都是红色框内所解决的任务。最终得到的节点嵌入结果，是一个关于每个在层节点嵌入的集合：下面来我们来介绍图网络里，蓝色框中的预测任务（prediction head），其中包括：节点水平、边水平、图水平的三种预测：① 节点水平预测节点水平的预测我们可以直接采用最终的嵌入结果。也可以再进行一个线性变换最终得到所需要的结果。这里假设在经过 GNN 的计算后，我
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2023-10-18 20:57:17
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文章目录Cora数据集的准备与分析TSNE可视化节点表征分布图节点分类模型实现与对比（MLP vs. GCN vs. GAT）MLP分类模型GCN分类模型GAT分类模型结果比较与分析参考 Cora数据集的准备与分析Cora是一个机器学习论文数据集，其中共有7个类别（num_classes：基于案例、遗传算法、 神经网络、概率方法、强化学习 、规则学习、理论。整个数据集中共有2708篇论文（num
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2023-09-05 23:23:30
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# Learning Convolutional Neural Networks for Graphs本文的三位作者都来自德国Heidelberg的NEC Labs Europe，文章提出了一种从图数据中提取局部连接区域的通用方法（PATCHY-SAN），用来解决图神经网络中的经典问题：如何在大规模的图上应用卷积？如何将卷积操作泛化到任意结构的图？通过实验证明了算法的有效性，并且模型的计算是高效的
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2024-03-12 21:18:28
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文章目录1. Binary Classification2. Logistic Regression3. Logistic Regression Cost Function4. Gradient Descent5. Derivatives6. More Derivative Examples7. Computation graph8. Derivatives with a Computation
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2023-12-15 17:38:47
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VGG2014年图像分类竞赛的亚军，定位竞赛冠军。 卷积神经网络 左边为原图，右边为特征提取后得到的feature map 通过不同算法得到的feature map 池化：（图像中相邻元素有近似的值，因此通常卷积层相邻的输出像素也是相似的值，这意味着卷积层包含的大多信息都是冗余的。） 通过减小输入的大小来降低输出值的数量将左图的像素整个成有图的数据 大大缩小范围 最大池化和平均池化（如果要取图像边
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2024-01-11 13:55:36
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图是一种对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模的数据结构。近年来，利用机器学习分析图的研究越来越受到重视，因为图具有很强的表现力，即图可以作为社会科学（社会网络）和自然科学等多个领域中大量系统的表示，例如蛋白质-蛋白质相互作用网络（protein-protein interaction networks）、知识图谱等。作为一种独特的非欧几里德(non-Euclidean)机器学习数据结构，图在节
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2023-10-27 20:59:09
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