GCN学习笔记1 基于谱域的GCN1.1 知识要点：1.2 Spectral-based models1.2.1 Spectral Network1.2.2 ChebNet（2016）1.2.3 GCN（2017）1.2.4 AGCN（2018）1.2.5 DGCN（2018）1.2.6 GWNN1.2.7 小结2 基于空间的GCN2.1 知识要点2.2 Spatial-based models
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1812.08434.pdfGNN相关论文列表链接：https://github.com/thunlp/GNNPapers 近日，清华刘知远老师组在arXiv上发表了一篇关于图神经网络的综述，本次论文浅尝在分享这篇论文的基础上，对图神经网络的相关方法及应用作一次梳理。一、前言图神经网络(GraphNeural Networks, GN
文章目录一、图卷积网络（Graph Convolutional Network）1.核心公式2.算法流程二、图注意力算法（GAT）1.计算方法2.多头Attention三、空间GNN四、编程实践GAT网络实现 一、图卷积网络（Graph Convolutional Network）在深度学习中，可以对图像进行卷积操作，即卷积神经网络。图像的卷积操作是将一个像素点周围的像素按照不同的权重叠加起来。
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2023-08-16 15:59:27
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对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不关心打不打的问题，而要关心如何打赢的问题。 程序员如何学习机器学习 对程序员来说，机器学习是有一定门槛的（这个门槛也是其核心竞争力），相信很多人在学习机器学习时都会为满是数学公式的英文论文
实现有向图神经网络算法的流程如下：
1. 数据准备
2. 定义模型结构
3. 数据预处理
4. 构建模型
5. 模型训练
6. 模型评估和优化
下面是每一步需要做的事情以及相应的代码实现：
### 1. 数据准备
在这一步中，我们需要准备输入数据和标签数据，以及将其转换为模型可以处理的形式。
```python
# 导入相关库
import numpy as np
# 定义输入数据和标
原创
2023-09-13 09:58:37
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图卷积神经网络GCN ICLR 2017 ， 是曾经在美国加州大学UCI教授、现在荷兰阿姆斯特丹大学教授 Max Welling团队的大作（Max是图灵奖获得者Hinton的弟子），第一作者T. N. Kipf已经成为这个领域有名的学者和工程师。如果你能读懂英文，建议直接看作者最初发布的网站讲到GCN，就必须要讲到ChebNet, GCN可以认为是ChebNet的简化版和魔改版。ChebNet是2
1、基于图同构网络（GIN）的图表征 采用GINNodeEmbedding模块对图上每一个节点做节点嵌入（Node Embedding），得到节点表征；然后对节点表征做图池化得到图的表征；最后用一层线性变换对图表征转换为对图的预测。 基于结点表征计算得到图表征的方法有： （1）sum：对节点表征求和；&nbs
神经网络MNIST例程中，如果将lenet_train_test.prototxt去掉两个卷积层和下采样层，剩下两个全连接层，这个网络模型就是一个简单的神经网络模型。使用该模型训练，最终准确率也可以达到97%以上。 该神经网络示意图如下： 这个神经网络包含三个层：输入层: 28x28 = 784个神经元，每个神经元代表一个像素的值隐藏层: n个神经元, 例子中 n=500输出层: 10个神经元,
枯燥公式先不看个人感觉最开始如果就看公式的话，不如先举一个实例让大家了解。因为公式往往过于抽象难懂，而实例却形象容易被人记住。在讲这个之前，大家先稍微看下下面几张图： 多层感知机的隐层计算形式为：H = (XW) 即：特征矩阵乘以权重矩阵。其中X为特征矩阵，W为参数矩阵。 图神经网络的隐层计算形式为：H = (AXW) 这里多了一个邻接矩阵A：三个矩阵相乘再加上一个非线性变换（对应上面图的）。好，
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2023-08-08 11:00:34
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作者 | 刘忠雨 图神经网络（GNN，Graph Neural Networks）是 2019 年 AI 领域最热门的话题之一。图神经网络是用于图结构数据的深度学习架构，将端到端学习与归纳推理相结合，业界普遍认为其有望解决深度学习无法处理的因果推理、可解释性等一系列瓶颈问题，是未来 3 到 5 年的重点方向。2019 年图神经网络有哪些研究成果值得关注？2020 年它又将朝什么方向发展？让我们一起
神经网络神经网络： 大量结构简单的，功能接近的神经元节点按一定体系架构连接成的网状结构，就是大脑的结构神经网络的作用： 分类，模式识别，连续值预测建立输入与输出的映射关系生物神经元生物神经元的结构大致描述如下图所示，生物神经元之间相互连接，从而让信息传递人工神经元神经元模型： 每个神经元都是一个结构相似的独立单元，它接收前一层传来的数据，并将这些数据的加权和输入非线性作用函数中，最后将非线性作用函
“众所周知，激活函数最好具有关于零点对称的特性，不关于零点对称会导致收敛变慢”，这种说法看到几次了，但对于背后的原因却一直比较模糊，今天就来捋一捋。为此我阅读了一些文章，其中一篇个人觉得写得很棒（附在文末的参考中），但也花了一些时间才看懂（可能我比较笨？）。后面我发现从计算图来看这个问题会比较直观和容易理解一些。如果不了解计算图，可以查阅 齐藤康毅 的 《深度学习入门 基于python的理论与实现
【读文献笔记】图神经网络加速结构综述 前言一、图神经网络来源1.图神经网络用途2.图神经网络特点3.图神经网络主要阶段4.图神经网络加速面临的挑战5.本笔记内容包含内容二、图与图神经网络1.图数据结构2.图神经网络模型二、图神经网络编程模型与框架主流的图神经网络框架与扩展库三、图神经网络加速的挑战四、图神经网络加速结构分类方案1.支持算法方面2.支持阶段方面3.加速平台方面4.关键优化技术方面五
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2023-05-29 16:11:42
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101（入门）以后就是开始具体逐项学习图神经网络的各个细节。下面介绍： 1.如何构建图 2.将特征赋给节点或者边，及查询方法 这算是图神经网络最基础最基础的部分了。一、如何构建图DGL中创建的图的方法有： 1. 通过（u, v），u和v分别为起始节点和终止节点的列表，可以是numpy矩阵也可以是tensor 2. scipy中的稀疏矩阵，该稀疏矩阵储存这图的邻接矩阵 3. networkx图对象转
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2023-09-18 15:49:23
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昨天发现的了一段非常令人惊奇的JavaScript代码，是由 ShaunF编写的 automatically solves captchas，一个专门应用在 Megaupload网站的Greasemonkey脚本。如果你要亲自尝试一下，可以先看看这个 演示。而这个脚本的作用，正如名字所示，可以识别这个网站的验证码。
这篇文章继续介绍神经网络基本结构及其中最重要的一个算法，梯度下降算法1.神经网络结构： 以上是神经网络的基本结构，分别是输入层，隐藏层，输出层 从输入层开始，每个神经元输入值*权重，求和后到隐藏层，再经过非线性转换等一系列变化，最终得到输出值。 以上是深度学习中神经网络结构，模型更加复杂，往往有更多的hidden layers 上图中不算输入层的话，是两个隐藏层，一个输出层，是三层的神经网络Mul
2.7 计算图（Computation Graph）可以说，一个神经网络的计算，都是按照前向或反向传播过程组织的。首先我们计算出一个新的网络的输出（前向过程），紧接着进行一个反向传输操作。后者我们用来计算出对应的梯度或导数。计算图解释了为什么我们用这种方式组织这些计算过程。在这个视频中，我们将举一个例子说明计算图是什么。让我们举一个比逻辑回归更加简单的，或者说不那么正式的神经网络的例子。 我们尝试
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2023-09-11 22:44:27
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双指针算法简介：指的是在遍历对象的过程中，不是普通的使用单个指针进行访问，而是使用两个相同方向（快慢指针）或者相反方向（左右指针）的指针进行扫描，从而达到相应的目的。换言之，双指针法充分使用了数组有序这一特征，从而在某些情况下能够简化一些运算。具体实现案例如下：第一类：左右指针 leetcode.125-验证回文串，全ac代码如下：class Solution{//功能实现函数
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由于图数据结构无处不在，图神经网络 (GNN) 越来越受欢迎。 图使我们能够对科学领域中的许多不同问题进行建模，例如（但不限于）生物学、社会学、生态学、视觉、教育、经济学等。此外，图表示使我们能够处理大规模的非结构化数据。在本文中，我将展示如何在分类、聚类和可视化等任务中使用简单的 GNN。 我将使用 GCN（图卷积网络）作为运行示例。 这应该提供一个很好的启发，将意识形态扩展到他们自己的领域。G
## 图神经网络算法 社交网络推荐
作为一名经验丰富的开发者，我将会向你介绍如何实现“图神经网络算法 社交网络推荐”。这篇文章将会教会你整个实现流程，并提供每一步需要做的事项和相应的代码示例。
### 实现流程
下面是整个实现流程的步骤表格。
步骤 | 内容
--- | ---
1 | 数据准备
2 | 构建图结构
3 | 特征工程
4 | 构建图神经网络模型
5 | 模型训练
6 | 预
原创
2023-08-01 14:21:32
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