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...
接下来使用一个叫做“message passing neural network”信息传递的神经网络框架。 GNN的输入是一个图,输出也是一个图,也就是一个层内,给一个图进去,就会给个图出来。所谓的图,就是我们之前介绍的表示,它会对你的属性,顶点、边、全局的向量进行变换,但是它不会改变图的连接性,哪些边是连接哪些顶点的这个信息,在...
标准图神经网络 (GNN) 不是“基础性的”,因为它们最好只能在具有相同类型和特征维度的图上工作。可以在任何图上运行的图启发式方法(例如标签传播https://en.wikipedia.org/wiki/Label_propagation_algorithm或个性化 PageRankhttps://en.wikipedia...
MPNN(message passing neural network): GN(graph network):统一了包括MPNN、NLNN、和其他几种图网络模型。 2.2.1 Message Passing Neural Networks(消息传递神经网络)MPNN MPNN网络包含两个阶段,message passing阶段和readout阶段。Message passing阶段在时间T步内发生,它被定义为message函数Mt和节点更新函数Ut。在时间T...
消息传递网络(Message Passing Neural Network) 消息传递网络(MPNN)[1] 是由Google科学家提出的一种模型。严格意义上讲,MPNN不是一种具体的模型,而是一种空域卷积的形式化框架。它将空域卷积分解为两个过程:消息传递与状态更新操作,分别由...
消息传递网络(Message Passing Neural Network) 消息传递网络(MPNN)[1] 是由Google科学家提出的一种模型。严格意义上讲,MPNN不是一种具体的模型,而是一种空域卷积的形式化框架。它将空域卷积分解为两个过程:消息传递与状态更新操作,分别由 和 函数完成。将结点 的特征 作为其隐藏状态的初始态 后,空域卷积对隐藏状...
Smart power grid Software-defined networking Reinforcement learning Traffic prediction Graph neural network Machine learning-based routing 1. Introduction In the traditional electric power grid, electricity is often generated by bulky generation units (such as nuclear, hydroelectric, and coal-based) and th...
Different knowledge sources have distinct characteristics. The information knowledge graph is more accurate and usually contains the required information directly. In contrast, unstructured text-formal knowledge (e.g., Wikipedia) usually has a tremendous amount of information and has the potential to make...
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%95%E5%B0%84 所谓的单射函数,简单来说就是对于任意一个inputs X,均有唯一的output y与其对应,不存在多个X对应一个y的情况,下面是一个例子: 然而实际上,虽然在实际情况中,WL test 适用于大部分的图同构的任务,但WL test只是图同构的充分不必要条件,即没有通过WL ...
We introduce the current status of domestic and international research on recommendation systems in Section 2, the graph-neural-network-based recommendation method for power knowledge retrieval in Section 3, the experimental analysis and comparison in Section 4, and the conclusions and remaining problems...