如上所示,可以将Image(左)看作是Graph(右)的一种特殊形式:Image中像素点和像素点之间通过边相连,二维卷积中我们在图像上移动卷积核,与此类似,在Graph中我们可以通过取一个节点的邻域信息的加权平均来执行图卷积。 本文贡献: 提出了一种新的GNN分类方法,将GNN分为:recurrent GNN (RecGNN,循环GNN)、convolutional ...
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Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition:人体动作识别 Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal Graphs.:驾驶员行为预测 Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting:交通流量预测 图神经网络主要的框架# 节点级# ...
使用graph来表示对象之间的复杂关系和依赖关系,然而graph数据的复杂已有的机器学习算法很难处理,所以使用深度学习方法来处理。A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks论文回顾图神经网络(GNN)在文本挖掘和机器学习领域的发展,将GNN划分为递归图神经网络、卷积图神经网络、图自编码和时空图神经网络四类。此外还讨论...
卷积图神经网络(Convolutional graph neural networks, ConvGNNs)将网格数据的卷积操作推广到图数据。其主要思想是通过集合节点v自身的特征xv和相邻的特征xu来生成节点v的表示,其中u∈N(v)。与RecGNNs不同,ConvGNNs通过堆叠多个图卷积层来提取高级节点表示。卷积神经网络在构建其他复杂神经网络模型中发挥着核心作用。图...
图自编码器 (graph autoencoders, GAE) 考虑时间因素的图神经网络 (spatial-temporal graph neural networks, ST-GNN) 讨论图神经网络在各个领域的应用 总结了 GNN 的开源代码、基准数据集和模型评估 潜在的研究方向 介绍 机器学习解决的任务 【严重依赖于工人数据标注】 ...
graph representation learning 图表示学习 graph autoencoder 图自动编码器 network embedding 网络嵌入 pattern recognition 模式识别 data mining 数据挖掘 object detection 目标检测 speech recognition 语音识别 molecule 分子 classification 分类 clustering 聚类 ...
Deep learning has gained superior accuracy on Euclidean structure data in neural networks. As a result, non-Euclidean structure data, such as graph data, has more sophisticated structural information, which can be applied in neural networks as well to address more complex and practical problems. ...
【大综解读】A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks,本文主要贡献**新的分类模式:**我们提出了一种新的图神经网络分类法。图神经网络分为四类:递归图神经网络、卷积图神经网络、图自动编码器和时空图神经网络。**全面的论述:**我们提供了图形数据的现代深度
论文:A Comprehensive Survey on Graph Anomaly Detection with Deep Learning 论文地址:https://arxiv.org/abs/2106.07178 本文的写作动机 异常检测是一种数据挖掘过程,旨在识别偏离数据集中大多数数据的异常模式。在这一领域的早期工作中,检测方法在很大程度上依赖于手工制作的特征工程或领域专家构建的统计模型。这内在...