gnn是什么梗? GNN原本是图神经网张的缩写,但是却由于一个事件,让大家当做狗男女的意思。2016年,王宝强离婚事件一直处于新闻头条,随之流行的还有三个字母“GNN”。 GNN的出处 2016年8月16日晚,陈翔在微博发布了一条微博,配文只有三个大写英文字母“GNN”。 配图是两张水浒传的插图,一张是武松举刀杀敌,一张则是...
GNN是拼音的简写也可以理解成:姑奶奶, 给你拿, 给你弄,管你呢等等。
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GNN 用起来相当简单。事实上,实现它们涉及到以下四个步骤: 给定一个图,首先将节点转换为循环单元,将边转换为前馈神经网络; 接着为所有节点执行 n 次近邻聚合(也就是消息传递); 然后再在所有节点的嵌入向量上求和以得到图表征 H; 最后可以完全跳过 H 直接向更高层级...
随后,其在2009年的两篇论文[12, 13]中又进一步阐述了图神经网络,并提出了一种监督学习的方法来训练GNN。但是,早期的这些研究都是以迭代的方式,通过循环神经网络传播邻居信息,直到达到稳定的固定状态来学习节点的表示。这种计算方式消耗非常大,相关研究开始关注如何改进这种方法以减小计算量。
GNN在生物信息学领域中可以应用于分子结构预测、蛋白质折叠和药物发现等任务。通过学习分子之间的相互作用和结构关系,GNN能够辅助研究人员在生物领域中进行精确的分析和预测。 GNN是一个强大的人工智能技术,它能够帮助我们挖掘图数据中的潜在模式、提高推荐准确性、改善图像与视频分析的精度,并在生物信息学领域进行精确的...
过度平滑问题:GNN在多层传播中容易出现过度平滑问题,即节点表示在迭代过程中变得过于相似,导致失去节点之间的细粒度区分。 对图的结构敏感:GNN的性能受到图结构的影响,当图结构不规则、包含异常值或者受到干扰时,模型可能表现不佳。 计算和存储复杂性:随着图规模的增加,GNN的计算和存储复杂性也会增加,尤其是在处理大型...
一、GNN原理 1.1 图场景及数据表示 1.2 GNN任务分类 1.3 GNN算法原理 二、联邦学习 2.1 横向...