假设在GNN中存在三个结点x1,x2,x3,相应地,在RNN中有一个序列(x1,x2,x3)。 笔者认为,GNN与RNN的区别主要在于4点: 不过鉴于初代GNN与RNN结构上的相似性,一些文章中也喜欢把它称之为 Recurrent-based GNN,也有一些文章会把它归纳到 Recurrent-based GCN中。 GNN的局限 初代GNN,也就是基于循环结构的图神经网...
图神经网络 [1] GNN 算是继 FNN、CNN、RNN 类(vanilla RNA、LSTM、GRU)之后的又一类神经网络结构,相比较已有模型能够处理欧几里得数据(点、向量和矩阵),GCN 则能更好处理非欧几里得数据(增加关系)。 可以仿照 RN…
循环图神经网络(Gated Graph Neural Network,GGNN)。循环神经网络(RNN)用于建模序列信息,如文本、用户历史记录和音视频。长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)是RNN的两种常见形式。GGNN模型基于GRU,针对输出状态序列的任务,而GCN和GAT模型以静态图为输入。GGNN以时间演化图为输入,通过遗忘门和更新门等结构捕捉图...
GCN通过卷积操作实现邻居节点聚合,分为谱域和空间域两类。GAT引入注意力机制处理图数据,为每个节点分配不同权重。GGNN基于RNN处理图结构数据,针对时间演化图。SDNE应用自编码器学习节点表示,考虑节点间的相似性。 尽管存在挑战,但随着研究和探索的深入,相信未来会有...
与传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,简称RNN)不同,图神经网络能够有效地处理不定长的图结构数据,并利用节点之间的关系来进行学习和推理。它能够捕捉到图的局部结构和全局拓扑特征,从而提取更丰富的特征表示,进而提升各种图分析任务的性能。
在正式开始前,先找准图神经网络GNN(Graph Neural Network)的位置。 图神经网络GNN是深度学习的一个分支。 深度学习的四个分支对应了四种常见的数据格式,前馈神经网络FNN处理表格数据,表格数据可以是特征向量,卷积神经网络CNN处理图像数据,循环神经网络RNN处理时序数据,图神经网络GNN处理图数据。
深度学习模型的统一表示:CNN, RNN, GNN 和 Transformer RPN 实现了丰富的功能函数,具体列表如上图所示。通过组合使用上述功能函数,RPN 2 不仅可以构建功能强大的模型结构,并且可以统一现有基础模型的表示,包括 CNN,RNN,GNN 和 Transformer 模型。 实验验证 ...
GNN采用 AP 算法反向传播优化,而RNN使用BPTT(Back Propogation Through Time)优化。前者对收敛性有要求,而后者对收敛性是没有要求的。 GNN循环调用的目标是得到每个结点稳定的隐藏状态,所以只有在隐藏状态收敛后才能输出;而RNN的每个时间步上都可以输出,比如语言模型。
一口气讲透CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络算法!简直不要太爽! 吴老师的深度学习课堂 4.4万 100 42:53 Transformer从零详细解读(可能是你见过最通俗易懂的讲解) DASOU讲AI 85.0万 2765 9:21:04 我居然3小时学懂了深度学习神经网络入门到实战,多亏了这个课程,看不懂你打...