我们对GNN的表示性质和局限了解有限，这里，我们提出一个理论框架来分析GNN的表示能力，我们的研究灵感来自W
原创
2022-07-19 16:33:27
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图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNNs能够捕捉节点之间的关系和图的全局结构，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、化学分子建模等领域。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练图神经网络。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行图神经网络的基础与实践，并通过代码示例帮助你掌
在交通预测中，空间不可区分性构成一个重大挑战，即在特定观察窗口内具有紧密对齐历史模式的时间序列在其未来轨
目录前言专业名词笔记INTRODUCTION 引言BACKGROUND & DEFINITION 背景与定义Network embedding 网络嵌入The main distinction between GNNs and network embedding GNNs和网络嵌入的主要区别graph kernel methods
原创
2023-01-14 10:06:06
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1. 时空图神经网络title: Space-Time Graph Neural Networks作者：Samar Hadou, Charilaos I Kanatsoulis, Alejandro Ribeiro关键词：ST-GNNs, GNNs, stability, graph-time perturbations主要内容本文引入了时空图神经网络 (ST-GNN)，这是一种新颖的 GNN 架
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2023-12-26 15:42:57
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图神经网络( GNNs )凭借其强大的处理实际应用中广泛存在的图数据的能力，受到了广泛的研究关注。然而，随着社会越来越关注数据隐私，GNNs面临着适应这种新常态的需要。这导致了近年来联邦图神经
原创
2022-12-06 10:24:06
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©作者 | 桑士龙论文标题：Improving Graph Neural Network Expressivity via Subgraph Isomorphism Counting论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.09252.pdf论文介绍尽管图神经网络（GNNs）在很多的应用中都取得了很大的成绩，但是最近研究发现 GNNs 捕捉底层图结构上仍然有缺陷。研
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2024-01-30 08:07:51
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解读Neo-GNNs基本信息作者论文等级论文解读摘要实验实验目标实验过程实验结论Ablation Study(消融研究)总结 基本信息作者Seongjun Yun, Seoyoon Kim, Junhyun Lee, Jaewoo Kang∗ , Hyunwoo J. Kim∗（Korea大学计算机科学与工程系）论文等级NeurIPS 2021论文解读摘要现状： 图神经网络(GNNs)已广泛应用
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2023-11-19 13:13:10
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目前很多GNNs不断被提出，大多是采用邻居聚合和图级池化的方法，虽然这些GNN模
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2023-01-26 12:04:46
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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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Random Walk Graph Neural Networks论文简介摘要介绍相关工作预备知识随机游走GNNs应用细节实验评估合成数据集公开数据集结论 论文简介NeurIPS 2020接收的，论文下载地址.摘要近年来，图神经网络(GNNs)已成为在图上执行机器学习任务的实际工具。大多数GNN属于消息传递神经网络族(MPNNs)。这些模型采用迭代邻域聚合（neighborhood aggreg
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2023-08-27 20:24:49
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图神经网络( GNNs )凭借其强大的处理实际应用中广泛存在的图数据的能力，受到了广泛的
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2022-12-06 10:30:04
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文章目录Abstract and IntroductionRelated WorkProblems, Research directions, ChallengesProblems formulation and Graph constructionDeep Learning techniques perspective(1)概要(2)GNNs(3) RNNs(4) TCN(5) Seq2Seq
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2024-10-21 13:31:08
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1.背景介绍图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一类处理结构化数据的深度学习模型，它们能够自动学习图上节
原创
2023-12-31 13:50:08
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原文、视频与PPT：P3: Distributed Deep Graph Learning at Scale | USENIX目录摘要1 Introduction2 Background & Challenges2.1 Graph Neural Networks2.2 Distributed Training of GNNs2.3 Cha
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2022-11-17 05:44:43
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1、Integrating LSTMs and GNNs for COVID-19 ForecastingNathan Sesti, Juan Jose Garau-Luis, Edward Crawley, Br步研究这两种方法的集成。并且引入了跳过连接，该
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2024-05-20 09:21:49
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# EGES图神经网络：图数据挖掘的新方法
图数据是一种重要的数据形式，可以用于表示各种复杂的关系网络，如社交网络、知识图谱等。传统的机器学习方法在处理图数据时面临着很多挑战，因为图数据具有复杂的结构和高度的异质性。近年来，图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）的发展成为解决图数据挖掘问题的一种新方法。在众多的GNNs中，EGES（Extended Graph Emb
原创
2023-07-22 00:16:41
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本文描述如何扩展图神经网络(GNNs)的最简单公式，以编码知识图谱(KGs)等多关系数据的结构。这篇文章包括4个主要部分:介绍
原创
2024-05-19 22:08:26
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系列文章目图形神经网络(GNNs)已经成为图表示学习的实际标准，它通过递归地聚集来自图形邻域的信息来获得有效的节点表示。虽然GNNs可以从头开始训练，但是最近已经证明，对神经网络进行预训练以学习用于下游任务的可转移知识可以提高技术水平。 文章目录系列文章目摘要1 Introduction主要挑战与工作主要贡献二、相关工作3 Learning to Pre-train: Motivation and
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2024-01-11 09:36:59
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