标题:从关系汇聚到子图GNNs:一个用于更有表达能力的图神经网络的通用框架 内容:关系汇聚框架构建的图神经网络表达能力和区分图同构的能力有限。为提高表达能力,作者提出了k,lWL算法,它通过给节点添加标签特征,扩展了传统WL测试。此外,作者将子图概念引入,提出了局部化k,l-WL框架,统一了许多子图GNN。理论分析表明,k,...
但想要找到创新点,我们需要在传统的GNN基础上,考虑一些尚未被充分挖掘的方向和技术挑战。根据这点,学姐总结了一些值得学习借鉴的图神经网络创新思路,分为异构图处理、动态图学习、扩散3D数据、GNN隐私、GNN可解释性、技术结合、跨领域应用7大方向,并分享了每个方向的必读论文和代码17篇,包含2024年最新。 扫码添加小享...
考古GNN图神经网络的开山之作,能够直接处理图结构数据,通过信息扩散机制更新节点状态,并能有效解决多种图结构相关问题。发表于TNN 2009,其实该团队在2005年就发表了这个架构的雏形。 2009年版本: The Graph N…
深度图神经网络（GNN）论文 深度图神经⽹络（GNN）论⽂ part1/经典款论⽂ 1. KDD 2016，Node2vec 经典必读第⼀篇，平衡同质性和结构性 《node2vec: Scalable Feature Learning for Networks》2. WWW2015，LINE 1阶+2阶相似度 《Line: Large-scale information network embedding》3. KDD 2016，SDNE ...
本文为大家整理了CVPR 2020 图神经网络(GNN)相关的比较有意思的值得阅读的10篇论文,供大家参考—分别是:点云分析、视频描述生成、轨迹预测、场景图生成、视频理解、3D语义分割、指代表达式推理、图像描述生成、图像处理、时空图等方向文章。 1. Grid-GCN for Fast and Scalable Point Cloud Learning...
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 一些开胃小菜 ...
csdn gnn图神经网络 论文原文 图神经网络代码pytorch,神经网络(NeuralNetwork--nn)可以使用torch.nn包来构建神经网络。之前已经介绍了autograd包,nn包则依赖于autograd包来定义模型并对它们求导。nn.Module包含层,以及返回output的方法forward(input)。例如:一个数图像
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: ...
待分类 > 待分类 > ICCV 2019 图神经网络(GNN)论文DeepGCNs Can GCNs Go as Deep as CNNs 下载文档 收藏 打印 转格式 266阅读文档大小:3.07M18页天马行空上传于2019-10-08格式:PDF ICCV 2019图神经网络(GNN)+CV-Graph Convolutional Networks for Temporal Action Localization ...