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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学习图卷积网络思路指南（GCN谱域版）前言csdn、知乎等平台上已经有不少的关于GCN的解读，本文尝试脱离数学推导部分，而梳理一下GCN的正向学习思路。废话不多说，我们开始吧！一、欧式数据与非欧数据Eucliden domains data （欧式数据）和non-Eucliden domain data（非欧数据），在现实生活中都有着大量的应用。欧式数据：常见的数据形式有图像、语音、视频等。具有平
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2024-10-25 13:01:50
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深度学习无法进行因果推理，而图模型(GNN)或是解决方案之一。清华大学孙茂松教授组发表综述论文，全面阐述GNN及其方法和应用，并提出一个能表征各种不同GNN模型中传播步骤的统一表示。深度学习的最大软肋是什么？这个问题的回答仁者见仁，但图灵奖得主Judea Pearl大概有99.9%的几率会说，是无法进行因果推理。对于这个问题，业界正在进行积极探索，而其中一个很有前景的方向就是图神经网络(Graph
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2024-06-03 10:28:03
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一、介绍 VGGNet是于2014年由牛津大学计算机视觉组和DeepMind公司共同研究的。在2014年的ILSVRC比赛上获得了分类项目的第二名和定位项目的第一名。这个网络据说是基于NIN网络的思想。与比赛中的第一名GooLeNet从NIN开始向两个方向发展。VGGNet的理念是更深的网络性能更好。因此
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2024-04-16 09:08:27
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本文将带你了解UCI数据库的Python API，通过实际案例拆解并讲解代码。[ 导读 ]深度学习无法进行因果推理，而图模型(GNN)或是解决方案之一。清华大学孙茂松教授组发表综述论文，全面阐述GNN及其方法和应用，并提出一个能表征各种不同GNN模型中传播步骤的统一表示。文中图表，建议高清打印过塑贴放手边作参考。深度学习的最大软肋是什么？这个问题的回答仁者见仁，但图灵奖得主Judea Pearl大
前言GCN与CNN有很多相似之处。GCN的卷积思想也是基于CNN卷积的优秀表现所提出的，。GCN由于其表达形式和卷积方法特殊性，在节点分类任务(引文网络)中，只有简单的3-4层可以把任务完成的很好。但是对于一些其他的的任务，可能浅层的网络模型没有办法很好的处理数据。但是当把GCN的层数增多之后，会出现梯度消失和over-smoothing的问题，与当时CNN的层数加深出现的问题相似，因此自然想到了
目录卷积神经网络（CNN）卷积层卷积层尺寸的计算原理标准卷积计算举例1 x 1 卷积计算举例全连接层计算举例附：TensorFlow 中卷积层的简单实现激励层池化层池化层的作用输出层VGG的特点：全卷积网络（FCN）核心思想1.卷积化(convolutionalization) 2.上采样(Upsampling)3.跳跃结构(Skip Architecture)网络结构训练第1阶段&nb
长尾QI的表达与样本存储优化工作背景图 1.1 下拉推荐下拉推荐属于搜索场景的导购产品，见图 1.1 所示，其意义在于对用户想搜的Query进行补全，以提高用户的搜索效率。近几年下拉推荐排序模型升级到了深度模型，并进行了多次迭代优化，其中一个关键技术是用户行为序列建模。用户行为序列建模是搜索推荐场景刻画用户兴趣偏好变化的常用技术。从行为周期上，可以将行为序列划分为中短期和长期，
作者简介：贺华瑞，2020年毕业于西安电子科技大学，获得工学学士学位。现于中国科学技术大学电子工程与信息科学系的 MIRA Lab 实验室攻读研究生，师从王杰教授。研究兴趣包括图表示学习与知识推理。目录GNN简介GNN与CNN、RNN的区别GNN的应用场景为什么说药物研发是GNN的杀手级应用GNN在药物研发中的应用GNN辅助制药的挑战高质量数据的可得性训练过程的可解释性预测结果的可信任性未来展望参
AbstractCNN在视觉任务上表现优异，通常堆叠大量卷积核来提高训练表现； GNN成功用几个图神经层探索了图数据之间的潜在拓扑关系。 由于缺乏图结构，在非图数据上无法使用GNN，在大规模场景下推理延迟较高。 提出问题：如何桥接这两个异构网络？本文提出了一个新颖的CNN2GNN框架，通过蒸馏将CNN和GNN统一在一起。设计可微稀疏图学习模块(differentiable sparse graph
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2024-09-11 10:17:30
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GAN被LeCun赞为继CNN之后最为重要的一个工作，其原因在于让各位惊呼“这才有点人工智能的样子”。相比于CNN或者RNN而言，GAN是一种完全不一样的思路。CNN或者RNN，其本质都是一种有监督的学习方式，相比于传统的方式而言，得益于网络强大的表达能力和自动学习特征的end-to-end的学习能力，CNN和RNN在很多任务上实现了巨大提升从而引领了这一次的人工智能的兴起。但是有监督学习的缺陷在
刚刚刚入门，作为阅读文献的简单笔记简单了解一下文章作者刘知远——清华大学教授，主要方向：自然语言处理（NLP）目录：一：Introduction1.目的：GNN和CNN的差别在于CNN只能对图像(二维网格)和文本(一维序列)等常规欧氏数据进行操作，GNN可用于非欧氏域graph embedding 它学习用低维向量来表示图节点、边或子图，存在缺点1.编码器中节点不共享参数2.缺
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2024-04-14 15:16:16
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目录AlexNet介绍idea过拟合解决方案卷积后矩阵尺寸计算公式AlexNet网络结构model代码VGGNet介绍idea感受野感受野计算公式VGGNet网络结构model代码AlexNet介绍 AlexNet是2012年ISLVRC 2012（ImageNet Large Scale Visual RecognitionChallenge）竞赛的冠军网络，分类准确率由传统的 70%+提升到
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2023-11-24 15:14:36
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GNN与GCN理解一、为何引入GNN与GCN？二、GNN（图域角度）1、能干嘛？2、怎么做？三、GCN0、频域角度个人快速理解（谨慎参考）1、频域角度（1）拉普拉斯矩阵（2） 传统傅里叶变换（3）GCN中 拉普拉斯矩阵和傅里叶变换的关系2、 空域角度 一、为何引入GNN与GCN？先回忆一下CNN：CNN常用于处理图像、语音——它们都是一种规则的、欧几里得结构的数据，同时拥有空间不变性（输入扭曲但
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2024-05-11 20:04:06
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GNN入门之路02 这次是我在GNN学习中的第二次打卡，上一节的内容中我们介绍了GNN的基本原理以及相应的环境配置，这一节我们接上一节的内容，继续讲解GNN及其相应实现。一、消息传递范式 这里我们要引入消息传递范式的概念，顾名思义，它是规定了一种消息传递的方式，这种消息自然是在图神经网络中传播的了，传统的神经网络，消息传递受层次限制，比如i层的神经元信息不能直接传递到i+2层，而GNN则不同如更新
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2024-05-13 09:05:41
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的建模问题中都使用了GNN方法，便去学习了一番，后来发现了一篇非常不错的GNN的可视化解释文章...
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2022-08-11 12:35:13
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GNN的可视化解释！近来发现非常多的建模问题中都使用了GNN方法，便去学习了一番，后来发现了一篇非常不错的GNN的可视化解释文章，便将其翻译整理和大家一起分享。目前图模型的应用非常广泛，最典型的如社交网络，蛋白质结构等。
原创
2021-07-09 14:54:54
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文章目录一、简介二、算法原理三、评价方法四、实验结果五、实验代码 一、简介GN算法是一个经典的社区发现算法，它属于分裂的层次聚类算法，最初，由Michelle Girvan和Mark Newman提出。其基本思想是不断的删除网络中具有相对于所有源节点的最大的边介数的边，然后，再重新计算网络中剩余的边的相对于所有源节点的边介数，重复这个过程，直到网络中，所有边都被删除。边介数（betweennes
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2023-10-21 07:53:34
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神经网络中的几种权重初始化方法在深度学习中，对神经网络的权重进行初始化（weight initialization）对模型的收敛速度和性能的提升有着重要的影响。在神经网络在计算过程中需要对权重参数w不断的迭代更新，已达到较好的性能效果。但在训练的过程中，会遇到梯度消失和梯度爆炸等现象。因此，一个好的初始化权重能够对这两个问题有很好的帮助，并且，初始化权重能够有利于模型性能的提升，以及增快收敛速度。
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2024-05-08 21:12:40
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一、 GraphSAGE GraphSAGE从两个方面对GCN进行了改动，一方面是通过采样邻域策略将GCN全图（full batch）的训练方式改造成以结点为中心的小批量（mini batch）训练方式，这使得大规模图数据的分布式训练成为可能；另一方面是该算法对聚合邻居操作进行了拓展，提出了替换GC ...
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2021-07-23 17:47:00
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