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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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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...
神经网络的基本知识,以及两种更高级的算法:DeepWalk和GraphSage
在节点分类问题设置中,每个节点 v 的特征 x_v 与一个 ground-truth 标签 t_v 相关联。给定一个部分标记的 graph G,目标是利...
ICLR 2019论文解读:胶囊图神经网络的PyTorch实现
上图所示为CapsGNN的简化版本。它由三个关键模块组成:1)基本节点胶囊提取模块:GNN用于提取具有不同感受野的局部顶点特征,然后在该模块中构建主节点...
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...
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
作者在论文中写道:“这是一个 PyTorch 的几何深度学习扩展库,它利用专用的 CUDA 内核实现了高性能。它遵循一个简单的消息传递 API,将最近提...
GNN 在经历过 2017-2018 年两年的孕育期与尝试期之后,在 2018 年末至今的一年多时间里,迎来了快速爆发期。
即在分布式计算或者多代理(multi-agent)系统中,如何在发生进程故障的情况下保持系统的可靠性(reliability)。这通常需要进程就计算过程...
图神经网络将深度学习的预测能力应用于丰富的数据结构中,这些数据结构将物体及其对应关系描述为图中用线连成的点。
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...
图神经网络是一类 ”用于处理可以表示为图的数据“ 的人工神经网络。我们通常能看到的例子有: 社交网络的商品的推荐,蛋白质三维结构的预测和芯片设计优化等等。
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。
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