得益于强大的建模和分析能力,图神经网络(GNN)在社交网络分析、推荐系统、知识图谱、文本分析、等诸多领域得到了广泛的应用,目前已成为了人工智能领域的热门研究方向。 在今年的各大顶会获奖论文中,图神经网络相关的论文数量也是意料之中的可观,所以学姐建议有想法发paper的同学抓紧时间。 为了帮大家快速找到idea,这次学...
给出了GNN体系结构设计的一般指导原则。我们提供许多GNN资源，包括SOTA模型、流行的基于图的数据集和各种应用程序。我们分析了GNN的理论和经验方面，评估了当前技术的挑战，并从模型深度、可扩展性、高阶和复杂结构以及技术的稳健性方面提出了未来可能的研究路线。论文组织 第2节分别介绍GNN的基本术语和概念，然后介绍2....
https://github.com/yifan-h/CS-GNN 36.[AAAI 2020]Measuring and Relieving the Over-smoothing Problem for Graph Neural Networks from the Topological View 从拓扑角度测量和缓解图神经网络的过度平滑问题 [论文] https://arxiv.org/abs/1909.03211 同学们是不是发现有些论文有代码,有些论文没有代码?学姐建...
我们还通过社区检测实验证明,GA-MLP受运算子的选择所限制,而GNN在学习中具有更高的灵活性。 总之,这篇论文的主要贡献有以下几点: (1)找到几个GA-MLP无法区分而GNN可以区分的图对,还证明存在区分几乎所有非同构图的简单GA-MLP。 (2)从逼近节点级函数的角度来看,证明了GNN和GA-MLP的表达能力之间存在指数级差距,...
图神经网络(GNN)是一类专门针对图结构数据的神经网络模型,在社交网络分析、知识图谱等领域中取得了不错的效果。近来,相关研究人员在GNN的可解释性、架构搜索、对比学习等方面做了很多探究。 本周精选了10篇GNN领域的优秀论文,来自清华大学、慕尼黑大学、南京大学等机构。
今年ICLR所有投稿论文均分为4.94,论文接收分数大概在5.5分,该文章主要收集录取概率大(6分以上)的GNN相关论文,6分以上的论文排名为前20%(共~1000篇),其中GNN相关论文占比约4%(共~43篇)。 1 『7分以上的GNN论文』 2 『6分以上的GNN论文...
下图中的示例描述了图神经网络中的感受野。假设 l 为 4,那么从相关距离的影响来看,需要用高斯核函数获得权重邻接矩阵 A。 受限于计算量,论文使用FCN初始化该图模型。该图模型基于小尺寸图像构建,其节点标注由 FCN 进行初始化,边的权重则由高斯核函数进行初始化。
1. 简述 COGMEN :基于上下文化图神经网络的多模式情感识别架构,该架构既解决了上下文对语句的影响,也解决了用于预测会话中每个说话者的每一语句情感的相互依赖性和内部依赖性 COGMEN有以下特点: 基于上下文化图神经网络(GNN)的多模式情感识别架构,用于预测会话中每语
(论文下载地址:https://arxiv.org/abs/2005.02392) 我们可以用图的形式来表示实际应用中的数据的复杂结构。GNN是Scarselli等人提出的一种针对图数据的模型,是循环神经网络和随机游走模型的扩展。在保持二者特性的基础上扩展了循环神经网络,可以处理多种类型的图,例如,循环图,有向图和无向图,无需任何预处理即可处理...
最近组会轮到我讲了,打算讲一下目前看的一些GNN论文以及该方向的一些重要思想,其中有借鉴论文[1]、[2]的一些观点和《深入浅出图神经网络:GNN原理解析》一书中的观点。其中可能有一些不准确和不全面的地方,欢迎大家指出。 1.为什么我们需要图神经网络: ...