导读 图神经网络在真实场景中的研究意义不言而喻,它为复杂关系建模、个性化推荐、社交网络分析和生物信息学研究等领域提供了新的解决方案和突破口。这些应用领域的发展和进步将受益于图神经网络技术的不断演进,为我们理解和应对复杂问题提供有力的工具和支持。本次分享题目为真实复杂场景下的图神经网络。 主要介绍以下...
01 图神经网络在工业场景上的瓶颈 传统的图模型通常执行两个串行操作:首先是图查询,然后是模型推理,由于查询 k-hop 邻居的时间复杂度比较大,很多图算法在时序神经网络模型中无法执行快速推理,因此,极大地限制了图算法的工业化推广。 为了解决这个问题,来自上海交通大学的团队和蚂蚁金融的团队,联合提出了异步传播注意力...
图| GNN 的设计流程图(来源:论文) 在此次的研究中,作者就详细描述这四个步骤的操作框架。 (1)找到与目标相适应的图结构:通常可以分为结构化场景和非结构化场景。在结构化场景中,图结构在应用中比较明确,例如在分子、物理系统、知识图等上的应用。而在非结构化场景中,图是隐含的,因此首先要从任务中构建图,例...
GNN 是可以直接应用于图的神经网络，它提供了一种简单的方法来执行节点级、边缘级和图级预测任务。GNN ...
在政府相关政策的引领下,工商银行履行大行担当,积极研究量子计算金融业场景应用,首次将量子图神经网络算法用于债券风控场景,力求突破经典算力约束及算法瓶颈,探索提升金融数据处理能力和智能运算效率的量子技术解决方案,为金融行业量子机器学习的应用创新提供工行思路。
论文翻译:基于端到端的可训练神经网络基于图像的序列识别及其在场景文本识别中的应用,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
在政府相关政策的引领下,工商银行履行大行担当,积极研究量子计算金融业场景应用,首次将量子图神经网络算法用于债券风控场景,力求突破经典算力约束及算法瓶颈,探索提升金融数据处理能力和智能运算效率的量子技术解决方案,为金融行业量子机器学习的应用创新提供工行思路。
论文名称:Heterogeneous Graph Neural Network via Attribute Completion论文链接:链接异质信息网络(HINs)也称为异质图,它是一种由多种类型的节点和边组成的复杂网络,包含了全面的信息和丰富的语义。图神经网络(GNNs)作为处理图结构数据的强大工具,在网络分析任务中表现出了卓越的性能。最近相继提出了许多基于图神经网络...
摘要:使用无人机系统完成海上搜救任务、无监督视觉表示学习自监督方法库、OpenAI的Whisper高质量语音识别模块、信息检索一站式开发包、JAX实现的模块化强化学习库、对线面试官·Java后端知识图谱、清华大学·量化神经网络课程、事件相机资源清单、动物园实际场景多视数据集、前沿论文… 日报合辑 | 电子月刊 | 公众号下载...
1.1 图卷积神经网络 卷积神经网络（CNN）在图像识别和自然语言处理这些领域里表现得很好，但它只能处理...