这是一篇开创性论文,首次提出了图神经网络(GNN)的概念和基本框架。这篇论文为处理图结构数据的神经网络模型奠定了基础,为后续GNNs的发展和应用提供了启示和方向,对图神经网络领域产生了深远的影响。 《A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks》 被引用次数:5313 该论文深入探讨了图神经网络(GNNs)的发展历程...
论文重点:本论文主要通过深度卷积神经网络对ImageNet LSVRC-2010数据集进行训练,取得了比之前最先进技术更好的分类结果。使用了大型、深度的卷积神经网络,包括五个卷积层和三个全连接层,其中采用了非饱和神经元和高效的GPU实现卷积操作,以及名为“dropout”的正则化方法。 6.Darknet-53 [CoRR 2018]YOLOv3: An Incr...
神经网络论文范文第1篇 [关键词]MATLABBP神经网络预测模型数据归一化 一、引言 自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达...
他使ResNets的状态类似于(展开的)递归神经网络[21],但是ResNets的参数数量大得多,因为每一层都有自己的权重。我们提出的DenseNet体系结构明确区分了添加到网络的信息和保留的信息。DenseNet层非常狭窄(例如,每层12个过滤器),仅向网络的“集合知识”添加少量特征图,而其余特征图保持不变–并且最终分类器根据网络中的...
解决方法:归一初始化(normalized initialization)和中间归一化(intermediate normalization)+BN,加快网络收敛。 问题二: 随着网络深度的增加,准确率达到饱和然后迅速退化 网络退化概念:神经网络随着层数加深,首先训练准确率会逐渐趋于饱和;若层数继续加深,反而训练准确率下降,效果不好了,而这种下降不是由过拟合造成的(因为如...
开篇:写作不仅是一种记录,更是一种创造,它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感,将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇神经网络论文,希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友,陪伴您不断探索和进步。 第1篇 关键词经济活动预测模型人工神经网络 ...
1研究背景 BP神经网络是一种多层的前馈网络而且它的学习算法是一种误差逆向传播算法。BP神经网络是目前研究最为成熟、应用最为广泛的人工神经网络模型之一。由于其结构简单、可操作性强、具有较好的自学习能力、能够有效地解决非线性目标函数的逼近问题等优...
目前大多数图神经网络GNN在图分类这项任务中,遵循learning to attend这种模式,这能够最大程度学习图数据与标签之间的关系。 但是这种范式使得模型学习到的映射是基于统计相关性的,忽略了数据之间的因果关系,没有区分特征的因果效应和非因果效应,这会导致模型将非因果特征作为捷径特征,将其用来进行预测。
随着该领域的成熟,图神经网络论文的数量也在增长,作者仔细研究了一些科学应用,并收集了几篇发表在Nature上的GNN论文。 我们周围的很多信息都可以用图表来表示。一个例子是城市道路网络,其中交叉口是节点,道路是链接。另一个是调控网络,它描述了不同基因...