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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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传统的NLP任务中,文本序列被认为是一个由tokens组成的袋子,如BoW(词袋模型)和TF-IDF(词频-逆文档频率)。
要问这几年一直在逆势而上的技术有哪些?你一定不会忽略它图神经网络。 相比传统神经网络,图神经网络的优势非常明显: 1、非顺序排序的特征学习:GNN的输出...
之所以这里说的是图计算,而不是图数据库,是因为TigerGraph相较于其它的图数据库,它不仅仅是一个图数据库,而是基于图数据库平台之上。
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