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地址:https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric 论文:https://arxiv.org/abs/1903.02428?context=cs.LG PyTorch-BigGraph(PBG) PBG是由Facebook人工智能研究开发和维护的GNN平台。 开始时间:2019 地址:https://github.com/facebookresearch/PyTorch-BigGraph 论文:https://arxiv.org/abs/1903.12287 一些开胃小...
论文:Spectral Temporal Graph Neural Network for Multivariate Time-series Forecasting 开源代码:https://github.com/microsoft/StemGNN 虽然是2021年的旧论文,但我觉得这是GNN+LSTM融合很适合的入门项目。科技 计算机技术 学习 原创 图神经网络 股票价格预测 GCN GNN 数据科学 编程开发 lstm...
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其次,GNN 在迭代中使用相同的参数,而大多数流行的神经网络在不同的层中使用不同的参数,这是一种分层特征提取方法。此外,节点隐藏状态的更新是一个顺序过程,可以从 RNN 内核 (如 GRU 和 LSTM) 中获益。 第三,在边上也有一些无法在原始 GNN 中建模的信息特征。此外,如何学习边的隐藏状态也是一个重要的问题。
GNN 论文:https://github.com/thunlp/GNNPapers GNN是Graph Neural Network的简称,是用于学习包含大量连接的图的联结主义模型。当信息在图的节点之间传播时GNN会捕捉到图的独立性。与标准神经网络不同的是,GNN会保持一种状态,这个状态可以代表来源于人为指定的深度上的信息。
GraphSAGE中,常用的聚合函数有:Mean、LSTM、Pooling。接着数据拥有方把local node embedding发送给半诚实服务器,以进行COMBINE操作及后续的非隐私数据计算逻辑。 Generating Global Node Embedding 对各方传来的local node embedding执行combine操作可以生成global node embedding。combine策略一般是可训练且高表达容量,...
相信熟悉 RNN/LSTM/GRU 等循环神经网络的同学看到这里会有一点小困惑,因为图神经网络不论是前向传播的方式,还是反向传播的优化算法,与循环神经网络都有点相像。这并不是你的错觉,实际上,图神经网络与到循环神经网络确实很相似。为了清楚地显示出它们之间的不同,我们用一张图片来解释这两者设计上的不同: ...
github地址: https://github.com/jermainewang/dgl 2、NGra NGra是由北京大学和微软亚洲研究院开发和维护一款GNN平台。开始时间:2018。 地址:https://arxiv.org/pdf/1810.08403.pdf 3、Graph_nets Graph_nets是由DeepMind, Google Corp开发和维护的。开始时间:2018 ...
GraphSAGE 中,常用的聚合函数有:Mean、LSTM、Pooling。接着数据拥有方把 local node embedding 发送给半诚实服务器,以进行 COMBINE 操作及后续的非隐私数据计算逻辑。 Generating Global Node Embedding 对各方传来的 local node embedding 执行 combine 操作可以生成 global node embedding。combine 策略一般是可训练且高...