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# ...
在此基础上衍生出了GraphESN,Gated GNN(GGNN)、SSE等一系列循环神经网络。 GraphRDN实现了一个收缩状态转换函数来循环更新节点状态,直到全局图状态达到收敛。 GGNN使用了门控循环单元(GRU)来作为循环函数,将循环次数减少为一个固定的次数,这样可以不需要再限制参数来保证收敛。但是他需要在所有节点上多次运行循环...
香港大学2022年发表的一篇关于GNN和Graph Transformer在视觉领域的综述。 摘要 图神经网络(GNNs)在图表示学习中获得了动力,并在许多领域推动了最新技术的发展,例如数据挖掘(如社交网络分析和推荐系统)、计算机视觉(如物体检测和点云学习)以及自然语言处理(如关系提取和序列学习)等等。随着自然语言处理和计算机视觉中Transfo...
GRAPH AUTOENCODERS 早期的方法主要是利用多层感知器构建用于网络嵌入学习的GAEs。 Deep Neural Network for Graph Representations (DNGR) uses a stacked denoising autoencoder [108] to encode and decode the PPMI matrix via multi-layer perceptrons. Concurrently, Structural Deep Network Embedding (SDNE) [60]...
GraphESN 提高了GNN*的训练效率 Gated Graph Neural Network (GGNN) 采用门控递归单元(GRU)作为递归函数,将递归减少到固定的步数。其优点是,它不再需要约束参数来确保收敛。 隐藏状态更新函数: GGNN采用bp -propagation through time (BPTT)算法来学习模型参数。对于大型图来说,这可能是一个问题,因为GGNN需要在所有...
Graph neural networks (GNNs)Next point-of-interest (POI) recommendationLocation-based servicesAmid the rise of mobile technologies and Location-Based Social Networks (LBSNs), there's an escalating demand for personalized Point-of-Interest (POI) recommendations. Especially pivotal in smart cities, ...
图神经网络论文-A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks,目录1、前言:2、Abstract:一、什么是图神经网络二、有哪些图神经网络三、图神经网络的应用3、神经网络常用的缩写5、论文详情笔记5.1什么是图神经网络5.2图嵌入和图神经网络的区别5.3图卷积网络(GCN)5.4
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】 目标检测 机器翻译 语音识别 目前解决上述任务的方法 【端到端的深度学习方法】 卷积...
论文题目:A Survey of Graph Neural Networks for Recommender Systems: Challenges, Methods, and Directions 期刊信息:ACM, 2023 作者机构: Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist), Department of Electronic Engineering, ...
对这方面有了一点点浅层次的了解,大概知道是啥意思了 希望再之后的学习过程中,多读论文,多学习 加油! 结语 说明: 参考《A Comprehensive Survey on Graph NeuralNetworks》 文章仅作为个人学习笔记记录,记录从0到1的一个过程 希望对您有一点点帮助,如有错误欢迎小伙伴指正...