论文--毕业论文 基于Cluster-GCN的医疗保险欺诈检测 研究 摘要:医疗保险欺诈是现阶段医疗保险机构面临的重大挑战,由于保险基金 规模的扩张,欺诈导致的基金损失也在增加。随着大数据技术的发展,医疗保险欺 诈检测技术在不断提高。本文针对个人的多条就诊记录与多个就诊医院,使用基于 图聚类(社群发现)改进GCN的Cluster-GCN...
本周阅读的论文题目是《Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks》,这是一篇在2019年发表在KDD上的一篇经典的文章,文章提出的模型名字叫Cluster-GCN。 图卷积网络(GCN)已经成功地应用于许多基于图的应用; 然而,培训一个大规模的GCN仍然具有挑战性。 现有的基于S...
训练两层GCN的VRGCN比Cluster-GCN快,但是却慢于增加一层网络但实现相似准确率的Cluster-GCN 在内存使用方面,VRGCN比Cluster-GCN使用更多的内存(对于三层的情况5倍多)。当训练4层GCN的时候VRGCN将被耗尽,然而Cluster-GCN当增加层数的时候并不需要增加太多的内存,并且Cluster-GCN对于这个数据集训练 4 层的GCN将实现...
【论文阅读笔记】Cluster-GCN 文章信息: 《Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks》,KDD2019 代码: google-research/cluster_gcn at master · google-research/google-researchgithub.com/google-research/google-research/tree/master/cluster_gcn Introduction...
2.Cluster-GCN 我们知道,基于 mini-batch 的 SGD 可以在单个 epoch 中更新多次,从而使得其比 full batch 具有更快的收敛速度,但是前者每个 epoch 所花的时间都更长。 出现这种情况主要是 SGD 在训练时引入额外的计算开销,我们简单介绍下。 首先给出 SGD 的计算公式: ...
(论文翻译)Cluster-GCN:一种有效的算法,用于训练深度和大规模图卷积网络,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
(论文翻译)Cluster-GCN:一种有效的算法,用于训练深度和大规模图卷积网络 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1905.07953.pdf 图卷积网络(GCN)已成功应用在许多基于图的应用程序;但是,大规模的训练GCN仍然具有挑战性。当前基于SGD的算法要么以成倍增长的高计算成本来处理具有多层GCN,或者需要很大的空间才能将整个图和每...
GCN网络包含了L层,且每一层的计算可以表示为: 其中 是一个对角degree矩阵。 包含第 层的嵌入。 是一个用来转换嵌入的矩阵,σ是非线性激活函数(在这里使用的是ReLU)。直观地说,这个公式表达了对每个顶点及其相邻顶点的嵌入特征进行加权平均,用 进行变换,然后作为非线性激活函数的输入的过程。这类似于一个典型的CNN...
在本篇论文中,作者从人类认知的角度提出了一个两阶段模型,命名为CluSTeR,用于TKG推理。 CluSTeR模型由基于RL的线索搜索阶段和基于GCN的时序推理阶段组成。 在第一阶段,CluSTeR从历史中找到可靠的线索路径,并通过RL生成直观的候选实体。 第二阶段,以找到的线索路径为输入,将线索路径导出的线索事实重组为一系列图,并对其...
图网络论文ECCV20一种新的图网络正则化方法:DropCluster /papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123660239.pdf Dropout已被广泛采用,它通过将节点特征向量随机归零来对图卷积网络(GCN)进行正则化,并在各种任务上获得了不错的性能。但是,将(1)不同节点特征向量进行(spatially)传播,(2)每个节点特征向量的不同entries...