地址:https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric 论文:https://arxiv.org/abs/1903.02428?context=cs.LG PyTorch-BigGraph(PBG) PBG是由Facebook人工智能研究开发和维护的GNN平台。 开始时间:2019 地址:https://github.com/facebookresearch/PyTorch-BigGraph 论文:https://arxiv.org/abs/1903.12287 一些开胃小...
GitHub is where people build software. More than 150 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
Semantic Object Parsing with Graph LSTM. ECCV 2016. paper Xiaodan Liang, Xiaohui Shen, Jiashi Feng, Liang Lin, Shuicheng Yan. Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. ICLR 2017. paper Thomas N. Kipf, Max Welling. Inductive Representation Learning on Large Graphs. NIPS 2017...
一个节点的邻居节点聚合操作和常规GNN一样,以GraphSAGE为例节点的聚合操作是通过采样和聚合特征形成了local node embedding,具体公式如下: GraphSAGE中,常用的聚合函数有:Mean、LSTM、Pooling。接着数据拥有方把local node embedding发送给半诚实服务器,以进行COMBINE操作及后续的非隐私数据计算逻辑。 Generating Global Node...
根据历史出租车需求、位置信息、天气数据和事件特征,Yao等将LSTM、CNN和LINE训练的网络嵌入结合在一起,形成对每个位置的联合表示,从而预测某一时段内某一位置的出租车需求数量。 6.3.4 推荐系统: 基于图神经网络的推荐系统以项目和用户为节点。通过利用项目与项目、用户与用户、用户与项目以及内容信息之间的关系,基于...
GraphSAGE进一步拓展了“聚合”的方法,提出了LSTM、Pooling等聚合方式,不是简单地求平均,而是更加复杂的组合方式,所以有一些效果的提升也是在情理之内的。 至于说为什么GCN是transductive,为啥要把所有节点放在一起训练? 我感觉不一定要把所有节点放在一起训练,一个个节点放进去训练也是可以的。无非是你如果想得到所有...
②在之后出现了Recurrent graph neural networks,这种方法的主要思想是假设一个节点不断地与邻居节点交换信息直到达到一个平衡,其大多借鉴了LSTM、GRU这些RNN模型,然后改进并运用到 图数据上,这方面我没有具体看过论文。大家如果有兴趣可以参考论文[1],然后再去查看相关论文。
其次,GNN在迭代中使用相同的参数,而大多数流行的神经网络在不同的层中使用不同的参数,这是一种分层特征提取方法。此外,节点隐藏状态的更新是一个顺序过程,可以从RNN内核(如GRU 和 LSTM)中获益。 第三,在边上也有一些无法在原始GNN中建模的信息特征。此外,如何学习边的隐藏状态也是一个重要的问题。
GNN 论文:https://github.com/thunlp/GNNPapers GNN是Graph Neural Network的简称,是用于学习包含大量连接的图的联结主义模型。当信息在图的节点之间传播时GNN会捕捉到图的独立性。与标准神经网络不同的是,GNN会保持一种状态,这个状态可以代表来源于人为指定的深度上的信息。
论文:Spectral Temporal Graph Neural Network for Multivariate Time-series Forecasting 开源代码:https://github.com/microsoft/StemGNN 虽然是2021年的旧论文,但我觉得这是GNN+LSTM融合很适合的入门项目。科技 计算机技术 学习 原创 图神经网络 股票价格预测 GCN GNN 数据科学 编程开发 lstm...