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...
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...
Spectral Networks and Locally Connected Networks on Graphs:Bruna et al.(2013)[19]首次对基于光谱的卷积gnn进行了突出的研究,该研究基于光谱图理论开发了一种图卷积。 Deep Convolutional Networks on Graph-Structured Data:谱域 Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering:谱域...
这种聚合方式其实和GAT的邻居聚合就非常类似了。 另外一个层面来看,剩下的信息是什么信息,可以简单理解为一些低频信息。 如Revisiting Graph Neural Networks: All We Have is Low-Pass Filters 论文中: 指出,其实GNN本身就是保留低频次的信息,且用这些信息进行分类: 且 这些低频信息具备不错的抗噪声属性。如果把高...
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...
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...
本文是对文献 《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》 的内容总结,详细内容请参照原文。 引言 大量的学习任务都要求能处理包含丰富的元素间关联关系的图数据,例如物理系统建模、疾病分类以及文本和图像等非结构数据的学习等。
Neural networkDeep learningGraph neural networkIn the last decade, deep learning has reinvigorated the machine learning field. It has solved many problems in computer vision, speech recognition, natural language processing, and other domains with state-of-the-art performances. In these domains, the ...
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks(图神经网络综合研究),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。