深度学习(CNN,LSTM,BiLSTM,TextCNN,DeepFM,注意力机制等) 计算机视觉(图像分类,目标检测,图像增强,目标跟踪,图像分割,YOLO系列,R-CNN系列,李生神经网络等) 时间序列分析(ARIMA,LSTM、CNN,GNN,GANnformer.Transformer. Autoformer.Fedformer.VAR,注意力机制等) 机器学习(决策树,随机森林,贝叶斯,逻辑回归SVM,LightGBM...
为此,上海交通大学洪亮课题组研发了一种名为 PROTLGN 的微环境感知图神经网络,能够从蛋白质三维结构中学习并预测有益的氨基酸突变位点,指导具有不同功能白质单位点突变和多位点突变设计,超过 40% 的 PROTLGN 设计单点突变体蛋白质优于其野生型对应物。成果已发表在 JCM。 论文地址: https://pubs.acs.org/doi/1...
一般情况下，图神经网络是通过深度学习方法将图上的节点和边映射到一个低维的向量空间中，获得图上的一...
贾岩涛:我认为图神经网络是另外一个空间,因为图是一种符号表示,图神经网络实际上是想把图的符号化表示,转到向量空间或者向量的语义空间里面去做一些数值计算。这个计算最大的好处是,图本身是符号,两个点之间直接运算存在一定的困难,特别是两个节点之间没有直接的关联关系的时候,但是转化成向量以后,任意两个节点之间都...
图神经网络GNN高效创新点与项目实战:GCN图卷积、PyTorch Geometric、GAT图注意力机制、图相似度计算全详解! 唐宇迪AI 502 23 【2025最新】B站讲的最好的Dify+DeepSeeK本地化落地实战教程,7天从零基础小白到精通AI大模型,学完即上岗!让你少走99%弯路!! 图灵架构师诸葛 2.2万 76 【2025已完结】目前B站最完整...
下载: https://pan.baidu.com/s/1pju2lUtO0whTnb0GLlcTHg?pwd=wp9p 提取码: wp9p 第一部分介绍图神经网络的基本概念;第二部分讨论图神经网络成熟的方法;第三部分介绍图神经网络典型的前沿领域;第四部分描述可能对图神经网络未来研究比较重要和有前途的方法与应用的进展情况。
基于以上背景riognn被提出作为一种新型的强化递归和可扩展的邻接选择引导的多关系图神经网络以驾驭定制神经网络结构的复杂性同时保持关系依赖的表示 TOIS21递归强化学习指导邻域信息聚合的多关系图神经网络 Peng, H., Zhang, R., Dou, Y., Yang, R., Zhang, J., & Yu, P. S. (2021). Reinforced ...
将遥感和地理信息系统技术引入城市规划的实践——运用“神经网络算法解读高精度卫星影像图”指导校园规 维普资讯 http://www.cqvip.com
hebuyu61013827 高级粉丝 3 寻研究生论文指导,cfg程序流图相似性比较方向 hebuyu61013827 高级粉丝 3 317275858 登录百度账号 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频! 贴吧页面意见反馈 违规贴吧举报反馈通道 贴吧违规信息处理公示7回复贴,共1页 <<返回神经网络吧 ©2025 Baidu贴吧协议|隐私政...
该文研究了RioGNN,一个强化的、递归的和可扩展的邻域选择引导的多关系图神经网络架构。它是第一个基于多关系图的任务驱动型 GNN 框架,充分利用关系采样、消息传递、度量学习和强化学习来指导不同关系内部和之间的邻居选择。提出了一个灵活的邻域选择框架,采用了强化的关系感知邻域选择器与标签感知的神经相似性邻域测量...