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图神经网络(GNN)是一种直接作用于图结构上的神经网络。GNN的一个典型应用是节点分类,本质上,图中的每个节点都与一个标签相关联,我们希望预测未标记节点的标签。
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数学和物理是一对老朋友。长期以来,它们见证了技术发展的起落,包括计算尺、计算器和Wolfram Alpha等辅助工具。
联邦学习和 GNN 都是当前 AI 领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下,安全合规地联合训练业务模型,目前已在诸多领域取得了...
我们首先学习什么是图、为什么使用图以及如何最佳地表示图。然后,我们简要介绍大家如何在图数据上学习,从神经网络以前的方法 (同时我们会探索图特征) 到现在...
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接上一篇...... GNN加速器顶层架构 此GNN加速器是为GraphSAGE算法设计的,但是它的设计也可以应用于其他类似的GNN算法加速。其顶层架构...
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ICLR 2019论文解读:胶囊图神经网络的PyTorch实现
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一个基于PyTorch的几何深度学习扩展库,为GNN的研究和应用再添利器
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神经网络的基本知识,以及两种更高级的算法:DeepWalk和GraphSage
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全面回顾Graph深度学习,一文看尽GNN、GCN、GAE、GRNN、GRL
不规则域(Irregular domain)。与图像、音频、文本等具有清晰网格结构的数据不同,图处于不规则的域中,使得很难将一些基本的数学运算推广到图中...
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