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,总结了本文贡献。 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),然后对GNN和图嵌入进行了区分和联系...
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# ...
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...
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...
递归图神经网络 (recurrent graph neural networks, RecGNNs) 卷积图神经网络 (convolutional graph neural networks, ConvGNN) 图自编码器 (graph autoencoders, GAE) 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...
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...
Spatial-Temporal Graph 时空图 eigenvalue decomposition 特征值分解 笔记 INTRODUCTION 引言 We proposea new taxonomy to divide the state-of-the-art graph neuralnetworks into four categories, namely recurrent graph neuralnetworks, convolutional graph neural networks, graph autoen-coders, and spatial-temporal...
It is well known that multi-perceptron feedforward neural networks with one hidden layercan approximate any Borel measurable functions [105] 众所周知,具有一个隐藏层的多感知器前馈神经网络可以逼近任何Borel可测函数[105] 结语 参考:《A Comprehensive Survey on Graph NeuralNetworks》 ...
graphnetworksneuralcomprehensivesurvey人工智能 JOURNALOFLATEXCLASSFILES,VOL.X,NO.X,DECEMBER20181AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworksZonghanWu,ShiruiPan,Member,IEEE,FengwenChen,GuodongLong,ChengqiZhang,SeniorMember,IEEE,PhilipS.Yu,Fellow,IEEEAbstract—Deeplearninghasrevolutionizedmanymachinelearningtasksinrecentyea...
Global approaches output a graph all at once. 全局方法一次输出一个图形。 Spatial-temporalgraph neural networks (STGNNs) Graphs in many real-world applications are dynamic bothin terms of graph structures and graph inputs. Spatial-temporalgraph neural networks (STGNNs) occupy important positionsin ...