来自北京邮电大学等多位高校的研究者们深入探讨了图基础模型的问题,并发表了该领域的首篇综述《Towards Graph Foundation Models: A Survey and Beyond》。 链接:https://arxiv.org/pdf/2310.11829v1.pdf 图机器学习范式一路进化走来,从早期的浅层方法(如随机游走和矩阵分解)到近年来的图神经网络,在多个领域取得...
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一、图神经网络 图神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模...
GNN + LLM Brief Introduction | Graph + LLM | Large Language Model | 图神经网络+大模型平凡的久月 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多6855 41 15:00:43 App 【全126集】目前B站最系统的Transformer教程!入门到进阶,全程干货讲解!拿走不谢!(神经网络/NLP/注意力机制/大模型/GPT/RNN) 689 ...
GNN-RAG(+RA)是对RAG改进最大的检索方法。例如,GNN-RAG+RA使ChatGPT的Hit指标比RoG和ToG高出最多6.5个百分点。此外,GNN-RAG显著提高了较弱LLM(如Alpaca-7B和Flan-T5-xl)的KGQA性能。相比RoG,提升幅度在Hit指标上最多可达13.2个百分点,而GNN-RAG使用轻量级的7B LLaMA2模型,其性能超过了LLaMA2-Chat-70B+ToG...
模型简介:通过为节点着色来消除属性歧义,文中提出的着色图神经网络CLIP在理论和实验上都展示了比传统消息传播图神经网络更强的表达能力。 4.RP-GNN 论文:Relational Pooling for Graph Representations 关系池化用于图表示 模型简介:本文提出的关系池化为图神经网络提供了超越流行方法的最大表达能力,使模型获得比最初同构...
过去的十多年中,神经网络在图像和文本等结构化数据中已经表现的十分出色。CNN,RNN,自编码器(Autoencoders)等很多流行的模型在以矩阵或向量作为输入的结构形式数据上都能很好地工作,我称这些结构化的数据为表格数据。而这些模型在非结构化数据上的表现怎样呢?比如最近大家在研究中频繁碰到的图结构数据,如果不将这些非...
研究领域:图神经网络,组合优化,大语言模型,AI4Science 范长俊、严骏驰、应智韬、戴涵俊、黄文炳、胡子牛| 圆桌嘉宾 刘明昊| 整理 目录 GNN+组合优化的发展现状 组合优化与大语言模型的结合 GNN领域本身的灵魂拷问 GNN的杀手锏应用展望 ...
对话式分析让用户可以通过自然语言交互方式获取数据洞察,能够有效降低数据分析门槛,提升数据开发效率,让数据分析结果更加贴合业务语言,促进企业内部数据价值释放。大模型带来的能力突破,进一步让对话式分析成为企业用户关注的热点数据应用。 本次分享将围绕图模型与大语言模型相互结合,在数据分析场景下的应用与实践展开。
几何图神经网络通过这类设计保证的对称性,准确率有大幅提升,并且在生成任务中也大放异彩。 下图是几何图神经网络与传统模型在 QM9、PDBBind、SabDab 三个数据集上进行分子性质预测、蛋白质-配体对接和抗体设计(生成)三个任务中的结果,可以明显看出几何图神经网络的优势。