题目: A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks 期刊: IEEE Transactions on Neural Networks and learning systems(TNNLS) 论文地址: A Comprehensive Survey on Graph Neural Networksieeexplore.ieee.org/document/9046288 本文的内容较多,在最开始时先大致总结一下: 第1节Introduction简要介绍了本文内容,...
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Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering:谱域 Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks:谱域 空域论文# Neural Network for Graphs: A Contextual Constructive Approach:空域图卷积早期代表作品 Diffusion-Convolutional Neural Networks:空域 Learning Convolutiona...
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...
【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
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. ...
卷积神经网络 (convolutional neural network, CNNs) 平移不变性【目标无论平移到哪,其标签不变】 局部连通性 合成性 递归神经网络 (recurrent neural network, RNNs) 自编码器 (autoencoders, AE) 深度学习取得成功的两点原因 强大的计算资源 大量可用的数据 ...
Graph autoencoders 图形自动编码器(GAEs) Spatial-temporal graph neural networks 时空图神经网络(STGNNs) Frameworks 框架 Node-level 节点级 Edge-level 边缘级别 Graph-level 图级 ...
人工智能论文- A Comprehensive Survey of Graph Embedding Problems, Techniques and Applications 热度: 人工智能基础(第2版) x2d;高济 x2d;ai x2d;4 x2d;本 热度: Neural Networks - A comprehensive foundation 热度: JOURNALOFL A T E XCLASSFILES,VOL.X,NO.X,DECEMBER20181 ...