图神经网络(GNN)最早是Franco Scarselli和Marco Gori等人在论文《The Graph Neural Network Model》中提出的,它拓展了已有的神经网络模型,用于处理图或者网络结构的数据。图神经网络已经是一个AI未来重要的发展方向。 它的算法思想是基于节点的局部邻居及其自身特征信息对节点进行表示学习(Node Representation Learning)。本...
常用于GNN-assisted FL和无重复节点的horizontal FedGNN。 客户端拥有不同网络结构:先把本地模型做成图,然后将GNN作用于图之上。联邦聚合对象是GNN权重和梯度,常用于centralized FedGNN。 3.2 FedGNN 3.2.1 问题定义 用户集合U=\left \{ u_1,u_2,...,u_P \right \},物品集合T=\left \{ t_1,t_2,....
对于GNN模型,我们采用的对比模型叫做Weisfeiler-Leman,其常被用做图同构测试(Graph Isomorphism Test),图同构测试即给定两个图,返回他们的拓扑结构是否相同。 图同构问题是一个非常难的问题,目前为止还没有多项式算法能够解决它,而Weisfeiler-Leman算法是一个多项式算法在大多数case上能够奏效,所以在这里我们用它来衡量GN...
图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)是一种用于处理图数据的机器学习模型,在各种领域如社交网络分析、生物信息学和化学领域具有广泛的应用。GNN的核心思想是通过消息传递和图结构更新来学习节点和图的表示。本案例将以一个化学物质的分子...
【2025版】不愧是吴恩达教授!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!共计163条视频,包括:神经网络概览(、神经网络的表现形式(、计算神经网络的输出(等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
本文为GNN教程的第三篇文章 【GraghSAGE算法】,在GCN的博文中我们重点讨论了图神经网络的逐层传播公式是如何推导的,然而,GCN的训练方式需要将邻接矩阵和特征矩阵一起放到内存或者显存里,在大规模图数据上是不可取的。 其次,GCN在训练时需要知道整个图的结构信息(包括待预...
现有一些用于加速GNN的算法,基本思路是使用mini-batch来计算,用min-batch的梯度估计full-batch的梯度,通过多次迭代达到基本一致的效果。 根据使用的方法不同,大致分为以下三类: Neighbor sampling Layer-wise sampling Subgraph sampling 1.Neighbor sampling
研究如何提高GNN模型的解释性和可视化其内部工作机制是一个有趣的方向。【新的应用领域】:探索GNN在尚未涉及的应用领域的潜力,如生物信息学、社交网络分析、金融风险预测等。 转自:AI 算法创新 需要论文指导的同学,也可以直接扫码添加咨询!(AI交叉学科、SCI、CCF-ABC、期刊、会议、本硕博论文、在职论文指导、Kaggle...
gnn路由算法设计 路由算法是网络通信的核心组件，传统方法依赖固定规则或人工经验，难以应对复杂动态的网络环境。将图神经网络引入路由设计，能有效捕捉网络拓扑特征，自动生成最优路径策略。问题分析 传统路由算法在动态网络中存在三大瓶颈：拓扑变化响应延迟大，每次网络结构调整需要重新计算路径；人工配置维护成本高，大规模...
算法依据车辆间的通信和轨迹信息构建图结构 。节点代表车辆,边表示车辆间存在的某种关联关系 。利用节点的属性如速度、位置等丰富图的特征信息 。gnn通过消息传递机制在图结构播信息 。消息传递帮助车辆节点获取邻域节点的相关状态 。基于邻域信息更新节点的特征表示 。 多次迭代消息传递使节点积累更全面的信息 。聚类...