看代码的话可以看懂第一次过RNN，但要看这图才感受到后续过RNN的情况。
原创
2022-07-19 12:11:40
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8.神经网络和深度学习8.1神经网络的术语 节点、感知器或神经元：神经网络的基本组成部分。每个节点或神经元接收输入数据并对数据执行操作。 执行完操作后，该节点或神经元可能会或不会传递操作到下一个节点/神经元 激活：与操作节点相关的输出或者值 激活函数：将节点输入转换成输出或激活操作的函数 权重或偏差：这些值定义了激活函数中输入和输出数据之间的关系 输入层：神经网络的输入层包含一系列节点，用于接收神
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2023-09-18 15:58:11
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之前面的博客中，我们已经描述了基本的RNN模型。但是基本的RNN模型有一些缺点难以克服。其中梯度消失问题（Vanishing Gradients）最难以解决。为了解决这个问题，GRU（Gated Recurrent Unit）神经网络应运而生。本篇博客将描述GRU神经网络的工作原理。GRU主要思想来自下面两篇论文：Cho et al., 2014. On the Properties of Neu
# GGNN神经网络
在深度学习领域，图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）是一类用于处理图数据的神经网络模型。GGNN（Gated Graph Neural Networks）是其中一种经典的图神经网络模型，它能够对节点和边进行建模，并且可以应用于图分类、节点分类、图生成等任务。本文将介绍GGNN模型的原理，并提供一个简单的代码示例来帮助读者理解它的用法和实现过程
原创
2023-07-11 05:38:59
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什么是GNNGNN是Graph Neural Network的简称，是用于学习包含大量连接的图的联结主义模型。当信息在图的节点之间传播时GNN会捕捉到图的独立性。与标准神经网络不同的是，GNN会保持一种状态，这个状态可以代表来源于人为指定的深度上的信息。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，例如节点
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2023-09-22 16:12:28
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文章目录前言论文结构学习目标泛读研究背景研究意义摘要章节精读细节一：GRU模型回顾细节二：GGNN模型Propagation Modeloutput model模型框架GGNN模型特点细节三：GGS-NNs模型细节四：bAbI任务简介实验方法细节五：RNN和LSTM分析实验结果及分析总结复现数据集main.pymodel.pynote1note2note3note4dataset.pytrain
前言最近在学习图神经网络（GNN）的过程中，遇到很多不懂的地方，深度学习的基础没有掌握好。最早的GNN网络（详情见GNN）可以被用于处理有环图、有向图或无向图。然而，GNN网络本身必须使整个网络达到不动点之后才可以进行计算。针对这一问题，通过将GRU引入到网络结构中，进一步提出了GGNN网络（详情见GGNN）。那么，现在就介绍一下GRU是什么东西。GRU中的G不是Graph，而是Gate，全称是G
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2023-09-17 08:50:29
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2. 读《Graph Neural Networks:A Review of Methods and Applications》-20192.1 基本概念图神经网络（GNNs）是通过图的节点之间的消息传递来获取图的依赖性的连接模型。与标准的神经网络不同，图神经网络保留了一种能够以任意深度表示其邻域信息的状态。基于图形卷积网络（GCN）、图形注意网络（GAT）、门控图形神经网络（GGNN）等图形神经
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2024-04-29 15:20:29
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图神经网络图神经网络图神经网络Node2vec----------平衡同质性和结构性LINE----------1阶+2阶相似度SDNE----------多层自编码器metapath2vec----------异构图网络TransE----------知识图谱奠基GCN----------开山之作GAT----------attention机制MPNN----------空城卷积消息传递框架GGNN----------门控图神经网络GraphSAGE----------归纳式学习框
原创
2021-08-02 15:00:46
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门控图神经网络及PyTorch实现前言GNN预备知识面对一大串公式不得不说的定理*巴拿赫不动点定理*GNN信息传播特点——可达性任务展示具体实现*隐藏状态的计算**GNN网络框架**算法Forward and Backward*从GNN到GGNNGNN的局限GGNN的改变门控图神经网络传播过程大致算法步骤门控图神经网络PyTorch模型代码model.py*GatedPropagation类**
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2024-04-04 07:08:39
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