GNN （Graph Neural Networks）图神经网络是一类特殊的神经网络，能够处理以图形式表示的数据。这些网络很...
Machine learning plays an increasingly important role in many areas of chemistry and materials science, being used to predict materials properties, accelerate simulations, design new structures, and predict synthesis routes of new materials. Graph neural
A Gentle Introduction to Graph Neural Networksfrom Google Research Graph neural networks: A review of methods and applications
消息传递策略已被 GNN 的新颖架构继承,将在下一节中进行描述。 3 CLASSIFICATION OF GRAPH NEURAL NETWORKS GNN 分为四种类型 [60]。在本节中,我们将回顾它们并描述它们的核心思想。 3.1 Recurrent Graph Neural Networks 递归图神经网络(RecGNNs)[60]通过假设节点与其邻居交换信息直到达到稳定点来循环处理节点信息。
1、GNN Explainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks 作者:Zhitao Ying, Dylan Bourgeois, Jiaxuan You, Marinka Zitnik, Jure Leskovec 推荐理由:本文由斯坦福Jure组收录在NeurIPS2019上。神经网络包括图神经网络在很多领...
【新智元导读】港大发布通用图基座模型OpenGraph,巧妙从LLM中蒸馏零样本图泛化能力。 图学习(Graph Learning)技术能够对复杂的关系数据进行挖掘和学习,在推荐系统、社交网络分析、引用网络和交通网络等多个领域都显示出了巨大的应用价值。 图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)基于迭代的消息传递机制,能够捕捉图结构数...
【新智元导读】港大发布通用图基座模型OpenGraph,巧妙从LLM中蒸馏零样本图泛化能力。 图学习(Graph Learning)技术能够对复杂的关系数据进行挖掘和学习,在推荐系统、社交网络分析、引用网络和交通网络等多个领域都显示出了巨大的应用价值。 图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)基于迭代的消息传递机制,能够捕捉图结构数...
Graph neural networks in particle physics: implementations, innovations, and challenges. Preprint at https://arxiv.org/abs/2203.12852 (2022). Glashow, S. Partial-symmetries of weak interactions. Nucl. Phys. 22, 579–588 (1961). Article Google Scholar Weinberg, S. A model of leptons. Phys....
Qi Zhu 是 UIUC 的博士生。感谢我们的合作者 Natalia Ponomareva (Google Research) 和 Jiawei Han (UIUC)。感谢 Tom Small 和 Anton Tsitsulin 的可视化。 1我们注意到,文献中提出了许多分布转移的衡量标准。在这里我们使用CMD(因为它计算速度很快,并且在域适应文献中通常表现出良好的性能),但该概念推广到分布距...
可转移的:通过标记技巧 GNN 学习到的结构模式——事实证明,像Neural Bellman-Fordhttps://arxiv.org/abs/2106.06935这样的方法可以捕获节点对的指标,例如个性化 PageRank 或 Katz 索引(通常用于链接预测)。 现在,我们知道了如何处理自同构,实现用...