1.图引导掩码注意力机制：为了有效地将代码结构信息融入到模型中，GraphCodeBERT采用了一种图引导的掩码注意力函数。这种机制在计算注意力时，会根据代码的结构信息对不同的代码标记赋予不同的权重，从而使模型能够更加关注与当前标记相关的结构信息，提高对代码的理解和生成能力。2.预训练数据集：GraphCodeBERT是在CodeS...
2. Graph neural network图神经网络 图神经网络是一类用于处理可以表示为图的数据的人工神经网络。在A Comprehensive Survey on Graph Neural Networkshttps://arxiv.org/pdf/1901.00596.pdf中提出了将图神经网络进一步地分为Recurrentgraph neural networks(RecGNNs)递归图神经网络、Convolutional graph neural networks (C...
后面一些图网络,不需要满足这一条件,例如GCN,GGNN。 [1] 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型https://www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_neural_network_1.html [2] Graph Neural Network Modelhttps://github.com/mtiezzi/gnn [3] Graph Neural Networks: A Review of Methods an...
deep-learninggraph-generationexplainable-mlself-supervised-learning3d-graphgraph-neural-network UpdatedJul 15, 2024 Python FighterLYL/GraphNeuralNetwork Star1.8k Code Issues Pull requests 《深入浅出图神经网络:GNN原理解析》配套代码 gcngnngraph-neural-network ...
注意力机制。Graph Attention Network 致力于将注意力机制应用在图中的信息收集阶段。 门机制。这些变体将门机制应用于节点更新阶段。Gated graph neural network 将 GRU 机制应用于节点更新。很多工作致力于将 LSTM 应用于不同类型的图上,根据具体情境的不同,可以分为 Tree LSTM、Graph LSTM 和 Sentence LSTM 等。
Graph Neural Networks:谱域图卷积 以下学习内容参考了:🔗1,🔗2, 0、首先回忆CNN,卷积神经网络的结构和特点 处理的数据特征:具有规则的空间结构(Euclidean domains),都可以采用一维或者二维的矩阵描述。(Convolutional neural network (CNN) gains great success on Euclidean data, e.g., image, text, audio,...
Code Repository files navigation README GPL-3.0 license GraphNeuralNetwork The Tools of the GraphNeuralNetwork 名称类型适用场景Github OpenNE图表示学习图节点表示学习,预训练https://github.com/thunlp/OpenNE Graph_nets图神经网络基于关系模糊的图数据推理https://github.com/deepmind/graph_nets ...
我并没有完整看过这篇论文,但是在大致了解其原理之后就直接看了代码= =。 接下来我将从代码的整个流程开始讲解,首先解析的是不用稀疏矩阵存储的: 使用的数据集:Cora dataset Cora数据集简要介绍: 图节点数:2708 每个节点的特征维度:1433 邻接矩阵:(2708,2708),关系表示的是论文之间的引用关系 ...
Introduction to Graph Neural Network(图神经网络概论)翻译:Chapter3:Basic of Neual Networks 文章目录 3、Basic of Neural Network 3.1、Neural (神经元) 3.2 Back Propagation(反向传播) 3.3 Neural Networks(神经网络) 3、Basic of Neural Network 神经网络是机器学习中最重要的模型之一。人工神经网络由众多的神...
论文: Overlapping Community Detection with Graph Neural Networks. 源码: https://github.com/shchur/overlapping-community-detection 文章概述 现有的用于社团检测的神经网络只检测不相交的社区,而真实的社区却是重叠的,针对这一不足,提出了一种基于GNN的重叠社区检测模型NOCD。文章... ...