Graph Echo State Network (GraphESN) 扩展了回声状态网络以提高 GNN 的训练效率。 GraphESN 由编码器和输出层组成。编码器是随机初始化的,不需要训练。它实现了一个压缩状态转换函数来循环更新节点状态,直到全局图状态达到收敛。之后,通过将固定节点状态作为输入来训练输出层。 Gated Graph Neural Network(GGNN) 门...
在多方因素的成功推动下,研究人员借鉴了卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想,定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构,由此一个新的研究热点——“图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)”应运而生,本篇文章主要对图神经网络的研究现状进行简单的概述。 需要注意的是,图神经网络的研究与图嵌入(对图嵌入不了...
Graph Neural Networks LabML. https://nn.labml.ai/graphs/index.html (2023).7.LaBonne, M. Graph Attention Networks: Theoretical and Practical Insights https : / / mlabonne . github.io/blog/posts/2022-03-09-graph_attention_net...
1.DGL Team. 9 Graph Attention Network (GAT) Deep Graph Library (DGL). https: //docs .dgl.ai/ en/0.8.x/tutorials/models/1_gnn/9_gat.html (2023). 2.Graph Attention Networks LabML. https://nn./graphs/gat/index.html (2023). 3.Graph Attention Networks Experiment LabML. https://nn....
6.LabML Team. Graph Neural Networks LabML. https://nn.labml.ai/graphs/index.html (2023). 7.LaBonne, M. Graph Attention Networks: Theoretical and Practical Insights https : / / mlabonne . github.io/blog/posts/2022-03-09-graph_attention_network.html (2023). ...
Graph Neural Network(GNN)综述 导言 图(graph)是一个非常常用的数据结构,现实世界中很多很多任务可以描述为图问题,比如社交网络,蛋白体结构,交通路网数据,以及很火的知识图谱等,甚至规则网格结构数据(如图像,视频等)也是图数据的一种特殊形式,因此图是一个很值得研究的领域。
Graph Neural Networks 综述 深度学习一直都是被几大经典模型给统治着,如CNN、RNN等等,它们无论再计算机视觉CV还是自然语言处理NLP领域都取得了优异的效果。 针对CV领域,图像是一个二维的结构,于是人们发明了卷积神经网络CNN来提取图像特征。CNN的核心在于它的卷积核kernel,kernel是一个小窗口,在图像上平移滑动,并不...
DiffNet++ [DiffNet++: A Neural Influence and Interest Diffusion Network for Social Recommendation] 在一个统一的框架下建模影响力扩散和兴趣扩散。对于用户节点,首先利用GAT在二部图和神经网络上聚合邻居信息,注意力机制被用来混合邻居的两种表示,用户节点通过与混合向量相加来更新。对于item节点,利用GAT传播交互邻居...
图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)综述 一、什么是图神经网络? 在过去的几年中,神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务(如目标检测、机器翻译和语音识别),如今都已被各种端到端的深度学习范式(例如卷积神经网络(CNN)、长短期记忆(LSTM)和自动...
Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks 主题:图神经网络(Graph neural networks)综述 整合作者:Reddoge 1 引言 近年来,人工智能领域在科研领域取得了巨大的成功,影响到了人们生活的方方面面,其中,深度学习(Deep learning),作为机器学习的一分子...