OGB数据集可以在PyG和DGL中下载,API已经写好,直接调用即可。 OGB提出了一系列有难度和真实的基准数据集,这些数据集的有大的有小的,涵盖了各种图机器学习任务,包括节点,链接和图属性的预测。 OGB提供标准化的数据集拆分和评估程序,以统一方式可靠地比较不同模型。 数据集地址:https://ogb.stanford.edu/ 论文地...
【论文笔记2】图像压缩神经网络在Kodak数据集上首次超越JPEG——Full Resolution Image Compression with Recurrent Neural Networks,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
神经网络的迅速发展,也推动着将神经网络运用到图这一特殊的数据结构的相关研究。 图是一种非欧式结构的结构化数据,它由一系列的对象(nodes)和关系类型(edges)组成,具有局部连接的特点,能表示更为复杂的信息;熟悉和运用图神经网络的方法很有必要。 本资源整理了图神经网络(GNN)经典论文、算法、公开数据集、经典博客...
论文摘要 近年来,分子模拟数据集的数量级更大,种类也更多。这些数据集在四个方面有很大的不同:1.化学多样性(不同元素的数量),2.系统规模(每个样本的原子数量),3.数据集规模(数据样本的数量),4.领域转移(训练集和测试集的相似性)。尽管有这些巨大的差异,小数据集上的基准仍然是证明分子模拟图神经网络(GNNs)进...
本文整理了图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)中的一些常见的异配图数据集以及下载方法,和PaperWithCode上Top-1性能(截止2024.4)方便以后快速查找。 合集1:异配图数据集,Gemo-GCN 2020年的ICLR会议上,Geom-GCN: Geometric Graph Convolutional Networks提到了几个很重要的异配图数据集(这些数据集推动了一系列异...
据表1结果显示:在7个图级任务的数据集中,CoMPT在其中6个都取得了最佳性能,表明CoMPT模型能够有效地学习到分子图的结构表征并进行图级水平的性质预测。另外还能观察到以下3个现象:(1) 基于消息传递机制的模型和基于Transformer框架的模型的性能表现均优于基于图神经网络的模型,而CoMPT模型融合了这两者的优点,因此性能表...
第四节课:图神经网络应用方向(9月22日晚20:00直播) 1:GNN基础简介 2:GNN应用 3:GNN学习方法与展望 0.01元解锁14节图神经课程 领取部分数据集+课件 部分课件 0.01元解锁14节图神经课程 领取71页课件 课程详情 ??? 扫码0.01元预约直播,领取论文+代码大礼包! 购买后请添加客服...
三、eICU-CRD数据集的获取方式 eICU-CRD数据集的下载页面地址为https://physionet.org/content/eicu-crd/2.0/ 获取数据之前需要取得麻省理工大学附属数据相关课程的合格证书,之后在PhysioNet上注册账号,提交证书并进行资格认证申请,在审核通过后方可进行下载。详细的步骤说明可见https://eicu-crd.mit.edu/gettingstarted...
视觉数据编码顶级国际论坛之一的 PCS 2022 论文入选结果公布! 本次,腾讯多媒体实验室共有5篇论文入选,内容含视频压缩、视频数据集、神经网络压缩图像/视频压缩、高维媒体压缩等多个领域。 以下为入选论文简介: 用于屏幕内容编码的开放视频数据集 An Open Video Dataset for Screen Content Coding ...
数据集地址:https://ogb./ 论文地址:https:///abs/2005.00687 (2)Subgraph Neural Networks 论文地址: https:///pdf/2006.10538.pdf 本文考虑图网络中的子图和子图预测任务。子图预测任务有以下难点: (1)子图要求我们对大小可变的结构进行联合预测-面临的挑战是如何表示一个非固定k-hop子图结构,甚至这一个子图中...