文章目录一.摘要二.背景介绍三.GAT四.总结五.附录 一.摘要我们提出了图注意网络（GAT），一种在图结构数据上运行的新型神经网络架构，利用掩蔽的自我注意层来解决基于图形卷积或其近似的先前方法的缺点。通过堆叠节点能够参与其邻域特征的层，我们能够（隐式）为邻域中的不同节点指定不同的权重，而不需要任何类型的昂贵的矩阵运算（例如求逆）或依赖于对图的了解结构前期。通过这种方式，我们同时解决了基于谱的图
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2023-06-14 20:48:53
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Graph Neural Networks and its applications摘要以图形形式构建的数据存在于生物化学、图像处理、推荐系统和社会网络分析等多个领域。利用预处理技术在图结构数据上训练机器学习模型有几种方法，但它们缺乏完全适应数据集和手头任务的灵活性。图神经网络允许创建一个端到端的机器学习模型，该模型同时被训练来学习图结构数据的表示并在其上拟合预测模型。图神经网络可以应用于从聚类或
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2023-08-28 13:34:46
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0. 引言GANs, 全称 Generative Adversarial Networks, 即生成对抗网络。Yann LeCun 曾将 GANs 评价为 “过去 10 年在机器学习领域最有趣的想法”。 行业大牛的高度评价是对 GANs 最好的广告。 自从 2014年 Ian J. Goodfellow 与合作者提出 GANs 以来，GANs 确实取得了巨大的成功。那么到底什么是 GANs? 为何
论文解读者：北邮 GAMMA Lab 博士生 刘佳玮题目： Extract the Knowledge of Graph Neural Networks and Go Beyond it: An Effective Knowledge Distillation Framework会议： WWW 2021论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.
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2024-05-21 19:09:43
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论文题目：Graph Attention Networks论文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.10903.pdf论文代码：https://github.com/PetarV-/GAT论文引用：Veličković, Petar, et al. “Graph attention networks.” arXiv preprint arXiv:1710.10903 (201
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2023-08-28 13:32:49
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点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要9分钟跟随小博主，每天进步一丢丢 作者丨superbrother
专栏 | 精通GCN全攻略
整理 | 机器学习算法与自然语言处理
https://zhuanlan.zhihu.com/c_1131513793020334080
0 GRAPH ATTENTION NETWO
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2023-08-26 18:31:10
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阅读大概需要9分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者丨superbrother专栏 | 精通GCN全攻略整理 | 机器学习算法与自然语言处理https://zhuanlan.zhihu.com/c_11315137930203340800 GRAPH ATTENTION NETWORKS的诞生随着GCN的大红大紫（可以参考如何理解 Graph Convolutional
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2024-05-13 14:22:54
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摘要: 分享对论文的理解. 原文见 Petar Velickovic, Guillem Cucurull, Arantxa Casanova, Adriana Romero, Pietro Lio, Yoshua Bengio, Graph attention networks, ICLR 2018, 1–12. 可以在 ArXiv: 1710.10903v3 下载. 完全难以估计影响力有多大!1
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2023-08-11 17:36:12
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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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目录系列规划基础知识欧几里得结构化数据1. 欧几里得空间2. 常见的欧几里得结构化数据非欧几里得结构化数据1. 非欧几里得空间2. 非常见的欧几里得结构化数据图(Graph)1. 图(Graph)的引入2. 图(Graph)的定义3. 图(Graph)的表示形式图上的学习任务图数据应用举例基础知识图卷积神经网络(Graph Convolutional Network)作为最近几年兴起的一种基于图结
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2024-02-05 21:23:14
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图神经网络中的注意力机制本文讨论了 GNN 中常用的注意力机制，相关论文有：Graph Attention NetworksHow Attentive are Graph Attention NetworksMasked Label Prediction: Unified Message Passing Model for Semi-Supervised ClassificationGraph A
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2023-09-11 21:12:27
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图像识别和自然语言处理是目前应用极为广泛的AI技术，这些技术不管是速度还是准确度都已经达到了相当的高度，具体应用例如智能手机的人脸解锁、内置的语音助手。这些技术的实现和发展都离不开神经网络，可是传统的神经网络只能解决关于辨识的问题，并不能够为机器带来自主创造的能力，例如让机器写出一篇流畅的新闻报道，生成一副美丽的风景画。但随着GAN的出现，这些都成为了可能。什么是GAN？生成式对抗网络（GAN,
目录前言正文图注意力机制层(Graph Attentional Layer)层的输入注意力系数归一化注意力系数通过邻居节点更新自身节点层的输出GAT相比于先前研究的优势附作者简介 前言之前在推荐排序上开发的一个算法，取得了不错的效果。其中就用到了图神经网络模块，该模块的一部分思想源于GraphSage和GAT，因此对GAT的算法及代码理解还是比较深的，上一篇博文介绍了GraphSage：《Gra
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2023-11-14 12:44:28
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每天给你送来NLP技术干货！来自：老刘说NLP本文主要介绍图神经网络相关的内容，以从序列神经网络到图神经网络为切入点，逐步讲述从CNN到GCN，从GCN到GraphSage，从GCN到GAT三个方面进行论述。一、从序列神经网络到图神经网络当我们将一个NLP序列问题转换为一个图结构问题时，GNN图神经网络的工作就开始派上用场了。不过，我们首先要弄清楚的是，GNN网络所完成的工作是什么。当我们将一个待
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2024-01-31 21:21:33
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基本原理全局平均池化英文名为：global average pooling简称为GAP 其具体实现过程在原文 << Network In Network >> 中为： 可以看出其是将矩阵中的 [w,h] ,进行平均池化变为一个单元。也即进行Flattrn和FC。其详细原理的图形示例可参考下图： 其实也就是通过池化层将原有的输入为 [b,c,h,w] 减少成 [b,c,1,1
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2023-10-30 23:14:56
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这一篇论文是我读研期间，本校(安徽大学)计算机学院的江波老师在2022年5月份发表的一篇论文，由于我自己学习的是图神经网络的方向，而且也是我本校的老师所发的paper，所以在此写下我对此篇论文的笔记，如有不足和错误，请包涵~- 引言 -图注意网络已经在图数据学习的任务中得到了广泛的研究和应用。但是各种GAT模型都通常都存在两种限制：1、现有方法普遍采用自注意机制计算所有图边的注意系数，这通常需要昂
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2023-12-01 21:16:57
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深度学习是近几年人工智能领域的核心技术，随着它的不断深入发展，才有了人工智能今天的崛起和落地应用。谈到深度学习，就不得不提图神经网络(GNN)，毕竟图神经网络正是深度学习技术的根本和基础。下面我将用三分钟带你解读图神经网络，主要内容包括图神经网络的定义、兴起和用途。什么是图神经网络?1、图神经网络的定义近些年来，图神经网络的兴起与用途成功推动了人工智能在模式识别和数据挖掘的研究。GNN全名图神经网
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2023-10-25 17:42:19
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前言：神经网络要如何聚合图结构中的信息呢？之前有说到有两种主流方法：(1) 把CNN的方法泛化，考虑节点周边的邻居关系进行空间上的卷积，比如 GAT。(2) 利用卷积本质是频域上的滤波这一特性，在频域上操作，比如 GCN。这一期我们来说下这两种方法具体怎么做（来自李宏毅《机器学习》助教姜成翰资料）Spatial-based GNN这部分内容会包括 NN4G，DCNN，DGC，GraphSAGE，M
原创
2021-04-10 17:27:33
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前言：神经网络要如何聚合图结构中的信息呢？之前有说到有两种主流方法：(1) 把CNN的方法泛化，考虑节点周边的邻居关系进行空间上的卷积，比如 GAT。(2) 利用卷积本质是频域上的滤波这一特性，在频域上操作，比如 GCN。这一期我们来说下这两种方法具体怎么做（来自李宏毅《机器学习》助教姜成翰资料）Spatial-based GNN这部分内容会包括 NN4G，DCNN，DGC，GraphSAGE，M
原创
2021-04-10 17:27:29
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1、Attention机制首先简单讲解下Attention机制。Attention机制在近几年的深度学习模型中可谓是刷分利器，万物皆可Attention。那么在卷积神经网络（CNN）中，Attention是怎么工作的呢？在深度学习模型中，一般从深度和宽度两个方面增加模型的复杂度，深度自然是指模型层数，在Resnet框架出来之后，目前模型可以叠到1000多层（针对大型数据集，小型数据集容易出现过拟合
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2023-11-29 10:13:28
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