Graph Encoder 图编码器对于图表示学习至关重要,因为如果没有它们,我们无法将输入图转换为嵌入。GNN模型是利用神经网络优势的图编码器的一个令人满意的分支。在我们提出的DSGC中,我们应用各种GNN模型来学习图嵌入。研究人员开发了各种GNN模型,这些模型可以分为不同的类型,例如,光谱域中的卷积GNN模型包括GCN,基于消息传递的GNN模型包括Graph
1、首先我们要定义一个encoder,也就是node 到 embedding的编码器(映射函数); 2、然后我们要定义相似性函数(例如,在原始的图结构上的相似性的度量函数) 3、优化encoder的参数使得节点在原始的图结构和embedding空间中的相似度接近,说白了就是A和B在embedding前是靠近的,A和B在embedding之后还得是靠近的。 所以这里...
具体的实现上是这个样子的:使用某一种GNN(如GAT)作为encoder,选择一种合适的decoder(如MLP),然后基于下列的损失函数进行训练。训练完成后,Decoder舍弃,GNN就训练完成了。 最后关心一下实验。下表展示了加入这种预训练任务前后的效果提升。 当然,这是在训练数据很少的前提之下。 上图展示了相对于其他的一些无监督学习...
上图中左侧黄色和紫色分别代表某一帧的原始的joints features和links features,将两种类型的特征反复迭代更新(encoder),可以实现特征在关节和边中的流动传播,最终得到一个概率权重矩阵。将这个矩阵和该帧之前的所有时刻的帧信息结合起来,通过一个decoder来预测下一时刻的关节位置。这样就能通过反向传播的方式来不断的迭代...
它通常由两个主要部分组成:编码器(encoder)和解码器(decoder)。编码器负责将输入序列(比如一个句子)编码成一个固定长度的上下文向量(context vector),解码器则利用这个上下文向量生成输出序列(比如翻译后的句子)。这种架构在自然语言处理(NLP)领域应用广泛,如机器翻译、文本摘要、聊天机器人等任务。例如,在机器翻译任务...
【大模型精讲】3-7 Transformer结构--Encoder Block 10:35 【大模型精讲】3-8 Transformer结构--Decoder Block 03:33 【大模型精讲】3-9 Transformer结构--优化Tricks 00:50 【大模型精讲】3-10 Transformer结构--试验结果以及可视化 02:15 【大模型精讲】3-11 Transformer结构--Transformer优缺点 01:51 【...
图自编码器( Graph Autoencoders) 图生成网络( Graph Generative Networks) 图时空网络(Graph Spatial-temporal Networks) 三、图神经网络的应用 计算机视觉Computer Vision(CV) 推荐系统Recommender Systems 交通运输Traffic 3、神经网络常用的缩写 图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN) ...
3、Graph Autoencoders 图自动编码器是一类图嵌入方法,其目的是利用神经网络结构将图的顶点表示为低维向量。典型的解决方案是利用多层感知机作为编码器来获取节点嵌入,其中解码器重建节点的邻域统计信息,如positive pointwise mutual information (PPMI)或一阶和二阶近似值。最近,研究人员已经探索了将GCN作为编码器的用途...
【大模型精讲】3-7 Transformer结构--Encoder Block 10:35 【大模型精讲】3-8 Transformer结构--Decoder Block 03:33 【大模型精讲】3-9 Transformer结构--优化Tricks 00:50 【大模型精讲】3-10 Transformer结构--试验结果以及可视化 02:15 【大模型精讲】3-11 Transformer结构--Transformer优缺点 01:51 【...