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# ...
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...
arXiv在2019年12月4号上传的关于GNN综述论文“A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks“。 CSDN-专业IT技术社区-登录blog.csdn.net/yorkhunter/article/details/104056795 摘录最后一段: GNN在计算机视觉中的应用包括场景图生成、点云分类和动作识别。 识别目标之间的语义关系有助于理解视觉场景背后的含义...
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...
题目:A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks 会议:TNNLS 2021 论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/9046288 本文内容较多,大致总结如下: (1)第1节Introduction简要介绍了本文内容,总结了本文贡献。 (2)第2节中简单介绍了GNN的发展历史,给出了GNN中的一些定义(需要区分特征向量和状态向量),然后...
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, ...
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)
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 ...