在金融行业,图深度学习可用于检测异常交易模式和网络,有效识别欺诈行为。 4. 面临的挑战 图深度学习虽然在多个领域表现出色,但仍然面临一些技术和应用上的挑战: 4.1 尺度问题 图数据往往可以非常庞大,包含成千上万甚至更多的节点和边。处理大规模图数据时,计算和存储资源的需求非常高,这使得扩展图神经网络成为一个挑战。 4.2动态图的处理 许多真实
据我们所知,本文是第一篇关注基于图的深度学习方法在涉及有线和无线场景的通信网络中的应用的综述。为了跟踪后续研究,我们创建了一个公共GitHub项目,相关论文也将在其中不断更新。 1. 介绍 通信网络在当代社会无处不在,从广泛使用的互联网和4G/5G蜂窝网络到快速发展的物联网(IoT)网络。通信网络的发展已经超出了...
神经网络模型(或简称NN)及其扩展家族,包括卷积神经网络、循环神经网络,当然还有图神经网络,都是深度学习算法的一种类型。 深度学习是一种机器学习算法,而机器学习又是人工智能的一个子集。 一切都始于谦卑的线性方程。 如果我们将这个方程结构化为一个感知器,我们可以看到: 其中输...
针对上面这些错综复杂的数据,传统的深度学习模型很难处理,因此出现了图学习,图学习也属于深度学习的范畴,但他们专门针对这种复杂的图数据结构。 一般的深度学习:善于发现有规则数据中潜在的模式,但很难处理不规则数据。 图学习:可以很方便地处理不规则数据(图),充分利用图结构信息。 图学习的应用? 深度学习可以用来对...
图深度学习通过使用一个图神经网络代替这个三阶段的过程为其提供了一种现代化的视角。例如，在动态图卷积网络或 DGM 中，构建图和学习的过程都是同一个架构中的某一部分：图 6：可以将隐图学习看做一种现代环境下的流形学习问题，其中将图作为一个端到端的 GNN 工作流程的一部分进行学习，并为某些下游任务对其...
针对具有典型图拓扑的电力系统,新一代深度学习(deeplearning,DL)——图深度学习(graphdeeplearning,GDL)的研究和应用前景非常广阔,在电力系统分析与决策领域的应用综述能够为其实用化提供多方位的参考。 2 重点内容 一、电力系统分析与决策任...
在图中,x是该残差块输入,H(x)是期望输出。identity表示恒等映射,即输入是x,输出也是x。F(x)表示期望输出H(x)与输入x的残差,即F(x) =H(x) -x。 残差结构的基本想法是:假设已经有了一个深度神经网络,在其中再增加几个恒等映射,那么不仅增加了网络的深度,并且至少不会增加误差,这样更深的网络不应该导致误...
CogDL 是由清华大学知识工程实验室(KEG)联合北京智源人工智能研究院(BAAI)所开发的基于图的深度学习的开源工具包,底层架构 PyTorch,编程语言使用了Python。 视频 CogDL 允许研究人员和开发人员轻松地针对图数据进行表示学习、对比基线算法,支持节点分类、链接预测、图分类等任务。CogDL 的一个特点是整合了当下流行的图表...
在正式开始前,先找准图神经网络GNN(Graph Neural Network)的位置。 图神经网络GNN是深度学习的一个分支。 深度学习的四个分支对应了四种常见的数据格式,前馈神经网络FNN处理表格数据,表格数据可以是特征向量,卷积神经网络CNN处理图像数据,循环神经网络RNN处理时序数据,图神经网络GNN处理图数据。