目前GNN的表达能力受特征表示和拓扑结构这两个因素的影响,其中GNN在学习和保持图拓扑方面的缺陷是限制表达的主要因素。因此,现有的对GNN表达能力的研究主要都是从图特征增强、图拓扑增强和GNN架构增强这三个方面进行探索。 为了帮助同学们设计更有效的GNN模型,快速找到自己的论文idea,学姐这次整理了这3大类(包括8个细...
基于CNN-LSTM-Attention搭建神经网络时间序列预测模块,计算机博士从零到一逐行代码解读! 大模型微调 5000 32 模型性能起飞!图神经网络(GNN)和Transformer的结合,绝对是2024年最热门的研究方向! 深度学习与计算机视觉 1593 24 吹爆!这绝对是中国科学院最出名的科研进阶教程了没有之一,零基础阶段必看的论文写作指南,...
2023最好出创新点的两个研究方向【Transformer+GNN】模型入门教程!论文精讲+代码复现,计算机博士带你轻松搞定论文创新点! 364 14 10:05:01 App Transformer自注意力机制模型!凭啥吊打CNN卷积神经网络?Transformer终于有拿得出手得教程了! 5826 41 4:16:29 App GNN与Transformer能不能融合到一起?今年最好出创新点...
基于这种融合特征表征,研究人员开发了一个灵活的基于 GNN 的框架,该框架能够有效地将经验知识整合到分子图上的端到端学习中,该框架被命名为 Co-Crystal Graph Network(CCGNet)。 为了充分评估 CCGNet 的性能,研究人员使用了七个竞争模型进行比较,包括两个传统的 ML 和五个 DL 模型。此外,在三种不同类型的共晶系...
三个Agent顶个GPT-4,基于开源小模型的那种|中大阿里联合出品 链接:https://news.miracleplus.com/share_link/17903 基于开源小模型的三个Agent协作,比肩GPT-4的工具调用效果!话不多说,直接来看两个系统执行记录。用户表示自己是一个音乐爱好者,想探索不同的音乐流派以及音乐家。于是指定模型使用Deezer和...
基于这种融合特征表征,研究人员开发了一个灵活的基于 GNN 的框架,该框架能够有效地将经验知识整合到分子图上的端到端学习中,该框架被命名为 Co-Crystal Graph Network(CCGNet)。 为了充分评估 CCGNet 的性能,研究人员使用了七个竞争模型进行比较,包括两个传统的 ML 和五个 DL 模型。此外,在三种不同类型的共晶系...
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【最适合GNN初学者的研究方向】博导3小时就带我搞懂交通流量预测论文解读及代码实现!STGNN时空图卷积网络模型及其在交通流量预测上的应用共计7条视频,包括:[转]STGNN时空图卷积网络模型及其在交通流量预测上的应用、交通流量预测ASTGCN代码讲解 1 数据集介绍 + prepareDa