原文:Hypergraph Neural Networks ——AAAI2019(CCF-A) 源码:github.com/iMoonLab/HGN 500+star 概述 贡献:用于数据表示学习的超图神经网络 (HGNN) 框架,对超图结构中的高阶数据相关性进行编码 定义超边卷积来处理表示学习过程中的数据相关性 够学习考虑高阶数据结构的隐藏层表示,是一个通用框架——GCN可以看作...
超图神经网络(Hypergraph Neural Nerworks,HGNN) 1. 超图学习(Hypergraph Learning) 在本节中我们简单回顾超图的定义及常见性质。 1.1 什么是超图 超图与常见的简单图不同。对于一个简单图,其每条边均与两个顶点相关联,即每条边的度都被限制为2。而超
超图神经网络(Hypergraph Neural Nerworks,HGNN) 1. 超图学习(Hypergraph Learning) 在本节中我们简单回顾超图的定义及常见性质。 1.1 什么是超图 超图与常见的简单图不同。对于一个简单图,其每条边均与两个顶点相关联,即每条边的度都被限制为2。而超图则允许每一条边的度为任何非负整数。超图的严格数学定义如下...
今天给大家介绍的是清华大学的高跃等人发表在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence上的工作《HGNN+: General Hypergraph Neural Networks》。近年来,图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)引起了越来越多的关注。然而,现有的GNN框架是基于简单图进行部署的,这限制了其在实际中处理多模态/多类型...
Code:GitHub - iMoonLab/HGNN: Hypergraph Neural Networks (AAAI 2019) 第一部分:摘要 第1句:总体概括本论文所提出的方法—超图神经网络(HGNN)数据表示学习框架,并指出其核心贡献—编码高阶数据相关性 第2句:指出超图的应用场景—建模复杂数据更加灵活
Hypergraph Structure Learning for Hypergraph Neural Networks 论文摘要 超图是对实体之间的高阶关系进行编码的自然且富有表现力的建模工具。超图神经网络 (HGNN) 的几种变体用于学习超图中的节点表示和复杂关系。当前大多数方法都假设输入超图结构准确地描述了超图中的关系。然而,输入的超图结构不可避免地包含噪声、与任...
今天给大家介绍的是清华大学的高跃等人发表在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence上的工作《HGNN+: General Hypergraph Neural Networks》。近年来,图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)引起了越来越多的关注。然而,现有的GNN框架是基于简单图进行部署的,这限制了其在实际中处理多模态/多类型...
相关引用:A Survey on Hypergraph Neural Networks:An In-Depth and Step-by-Step Guide ViG内容节选: 图表示图像的优点包括:1)图是一种广义的数据结构,网格和序列可以看作图的特例;2)图比网格或序列更灵活地对复杂对象进行建模,因为图像中的对象通常不是形状不规则的方形;3)一个物体可以被看作是多个部分的组合...
此外,当前的一些研究也尝试重新设计适用于超图的图神经网络,称为超图神经网络(hypergraph neural networks,hgnn),但是,超图神经网络最初是为了超图的结构学习设计,如链路预测等;其是否能够应用于超图的动力学研究目前尚未得到确认;另外超图神经网络具有更为复杂的结构,训练该类网络也就更为困难。若是直接使用已经成功运用...
3、近年来基于超图建模的超图神经网络(hypergraph neural networks,hgnn)在引文网络、文本分类、姿态估计等研究领域表现出良好的效果。hgnn将节点的特征矩阵和关联矩阵作为输入,利用超图拉普拉斯变换更新节点的特征表示。由于超图神经网络不能直接用于处理图数据,为了处理图数据,hgnn将节点自连接的图邻接矩阵平移变换为超图关联...