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...
可以证明,ESAN的表达能力严格大于消息传递神经网络。 理解图神经网络的表达能力 在这一节中,我们讨论一些能够帮助我们更好地从直观上理解图神经网络表达能力的方法。 逻辑表达能力 本节主要内容取自 Pablo Barcelo et al., “The Logical Expressiveness of Graph Neural Networks”, ICLR 2020. 我们可以考虑一个逻辑...
LeNet神经网络由深度学习三巨头之一的Yan LeCun提出,他同时也是卷积神经网络 (CNN,Convolutional Neural Networks)之父。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,并在美国的银行中投入了使用。LeNet的实现确立了CNN的结构,现在神经网络中的许多内容在LeNet的网络结构中都能看到,例如卷积层,Pooling层,ReLU层。虽然LeNet...
是由神经网络实现的,我们该如何实现它才能保证它是一个压缩映射呢?我们下面来谈谈 的具体实现。 4.具体实现 在具体实现中, 其实通过一个简单的前馈神经网络(Feed-forward Neural Network)即可实现。比如说,一种实现方法可以是把每个邻居结点的特征、隐藏状态、每条相连边的特征以及结点本身的特征简单拼接在一起,在经...
图神经网络所关注的重点 怎样把所想要的信息表示成向量 这些向量是不是能够通过数据来学到 图一共有两种 1、没有方向的图 没有方向:两个点之间相连的边是没有方向的 例如微信好友 2、有方向的图 例如关注与互关 数据是如何表示成图的 1、如何将图片表示成一张图 ...
进一步分析表明,与数据稀疏和流行误导相比,LightGCL比基线建议者具有更好的可靠性。论文链接:https://www.aminer.cn/pub/63dcdb422c26941cf00b6152/ 想查看全部图神经网络论文,可以点击下方链接: https://www.aminer.cn/conf/5ea1d518edb6e7d53c0100cb/ICLR2023...
以图的形式构造深度神经网络(DNN)中的计算和表示是解决这些问题的方法之一，这种方法被称为图神经网络(GNN)。GNN在具有许多学习设置的不同领域的图结构数据集上都是成功的: 有监督、半监督、自监督和无监督。大多数基于图的方法属于无监督学习，通常基于自动编码器、对比学习或随机行走概念。图自编码器的最新研究...
在本次调查中,我将介绍深度学习研究的一个充满活力且令人兴奋的领域:图表示学习。或者,简单地说,基于图(由边连接的节点的互连结构)上的数据构建机器学习模型。这些模型通常称为图神经网络,简称 GNNs。 有充分的理由研究图数据。从分子(通过化学键连接的原子图)一直到大脑的连接体结构(通过突触连接的神经元图),图...
为了解决上述问题,论文提出了一种图多注意神经网络(GMAN, Graph Multi-Attention Network)来解决上述问题。这个模型可以被用在很多交通数据的预测,但是这个论文仅用来预测交通流量跟交通速度。 GMAN(图1)是一个Encoder-decoder的架构(H大神的架构还是很有用的)。encoder 用来提取特征,decoder来预测,这个中间有一个transf...