传统神经网络处理的是欧氏空间数据,而图数据是非欧氏空间的,因此需要新的处理机制。 消息传播模式是图神经网络中流行的处理方式,包括邻居聚合和节点更新两个步骤,可获取节点的高阶邻居信息。 图神经网络的常见模型有:图卷积神经网络(GCN)、图注意力网络(GAT)、循环图神经网络(GGNN)和基于自编码器的图神经网络(SDNE)...
聚类:就是把相似的东西分到一组,聚类的时候,并不关心某一类是什么,需要实现的目标是把相似的东西聚到一起。因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作,因此聚类通常并不需要使用训练数据进行学习,这在MLML中被称作UnsupervisedlearningUnsupervisedlearning(无监督学习)。 分类:对于一个分类器,通常需...
首先,为解决计算效率低下的问题,基于马尔可夫聚类的多跳图神经网络采用幂迭代方法逼近逆矩阵,以实现近似线性计算复杂度,并减轻由存储密集邻接矩阵引起的内存消耗问题;其次,对于有限的多跳邻域表示问题,基于马尔可夫聚类的多跳图神经网络依次利用规范化马尔可夫聚类中的 Regularize、Inflflation 和 Prune 算子对邻接矩阵进行...
本文首先简要介绍图神经网络模型中的消息传递机制,分类介绍常见的图神经网络模型,并分析其在大规模数据训练中面临的困难和挑战;然后对面向大规模数据的图神经网络算法模型进行分类总结和分析,包括基于节点、边和子图的采样算法;接着介绍图神经网络编程框架加速的相关进展,主要包括主流框架的介绍以及优化技术的分类总结和分析...
一个深度神经网络是模块化的，它可以被分割成神经元集合，其中每个神经元集合内部高度连接，但集合之间的连接度很低。更具体点来说，研究人员使用图聚类(graph clustering)算法将训练好的网络分解成集群，并将每个集群视为一个“模块”。采用的聚类算法叫做谱聚类(spectral clustering)，用它来计算一个划分(partition)...
分类号 TP391 学号 16069051U D C 04 密级 公开工学博士学位论文基于深度神经网络的图像聚类算法研究博 士生姓名 郭西风学 科专业 计算机科学与技术研 究方向 模式识别与人工智能指 导教师 祝恩 教授协助指导教师 殷建平 教授国防科技大学研究生院二〇二〇年六月 ...
的增强深度聚类算法.深度聚类算法一般交替进行特征学习和聚类两个过程.由于无监督学习的本质,聚类结果不能保证完全准确.而将不准确的聚类结果作为监督信号引导神经网络的训练时,存在误导神经网络的风险,而用误导的网络提取特征再做聚类时会导致聚类结果进一步恶化,从而导致整个交替训练的过程不稳定,影响最终的聚类性能.为了...
摘要:图神经网络(GNN)是图表示学习中的强大工具。但是,最近的研究表明,GNN容易受到精心设计的扰动(称为对抗攻击)的攻击。对抗性攻击很容易愚弄GNN来预测下游任务。对抗攻击的脆弱性使人们越来越关注在安全关键型应用中应用GNN。因此,开发健壮的算法来对抗对抗攻击具有重要意义。防御对抗攻击的自然想法是清除受干扰的图。
摘要：本发明公开了一种基于聚类图神经网络的网络安全异常检测算法。该算法包括以下步骤：利用图模型描述网络拓扑结构，利用图神经网络卷积层优化节点特征，利用图聚类算法将图分割成多个不相交子图，将每个子图视为一个节点，子图的邻接关系视为边，形成一个子图，利用图注意力层为每个节点学习一个权重，将每个子图中的...
摘要SOM 算法作为一种聚类和高维可视化的无监督学习算法,是通过模拟人脑对信号处理的特点而发展起来的一种人工神经网络,它可以很好的用来构建知识地图。由于对等网络具有分散式控制、自组织、自适应和良好的扩展性等优点,这使得它非常适合用来处理因特网中海量主机资源。本文介绍了基于 SOM 算法的知识地图在对等网络中的...