GNN model的特征嵌入能力,其实可以理解为,不存在任何拓扑结构信息的情况下,GNN model对于node/edge/graph features的representation能力,是否能够使得node/edge/graph features 不相同的两张graph 产生不同的representation或者对于 node/edge/graph features不同的两张graph产生相似的representation; 实际上,这里已经脱离了gra...
neural network-based models: 为了解决简单网络的表示学习不足问题,研究人员又给出了neural collaborative filtering(NCF)、deep factorization machine(DeepFM),实际上就是将神经网络和前面提到的CF、FM结合了起来。 缺点:仍然没有考虑到数据的高阶结构信息。(要注意到用户的偏好还可能会受到朋友的朋友影响) GNNmodels:...
Spectral Networks and Locally Connected Networks on Graphs:Bruna et al.(2013)[19]首次对基于光谱的卷积gnn进行了突出的研究,该研究基于光谱图理论开发了一种图卷积。 Deep Convolutional Networks on Graph-Structured Data:谱域 Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering:谱域...
基本信息 论文题目:A Survey of Graph Neural Networks for Recommender Systems: Challenges, Methods, and Directions 期刊信息:ACM, 2023 作者机构: Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist), Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, School of Information ...
本文的提纲与叙述要点主要参考了2篇图神经网络的Survey,分别是来自IEEE Fellow的 A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks [1] 以及来自清华大学朱文武老师组的 Deep Learning on Graphs: A Survey [7], 在这里向两篇Survey的作者表示敬意。 同时,本文关于部分图卷积神经网络的理解很多都是受到知乎问题[8]...
题目:A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks 会议:TNNLS 2021 论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/9046288 本文内容较多,大致总结如下: (1)第1节Introduction简要介绍了本文内容,总结了本文贡献。 (2)第2节中简单介绍了GNN的发展历史,给出了GNN中的一些定义(需要区分特征向量和状态向量),然后...
【大综解读】A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks,本文主要贡献**新的分类模式:**我们提出了一种新的图神经网络分类法。图神经网络分为四类:递归图神经网络、卷积图神经网络、图自动编码器和时空图神经网络。**全面的论述:**我们提供了图形数据的现代深度
graph neural networks 图神经网络 graph convolutional networks 图卷积神经网络 graph representation learning 图表示学习 graph autoencoder 图自动编码器 network embedding 网络嵌入 pattern recognition 模式识别 data mining 数据挖掘 object detection 目标检测 ...
在计算机视觉领域,当前大部分与GNN相关的研究都有以下两个目标之一:(1)混合GNN和CNN骨干,以及(2)用于表示学习的纯GNN架构。前者通常旨在改善CNN特征的长程建模能力,并适用于以前使用纯CNN架构解决的视觉任务,例如图像分类和语义分割。后者作为某些视觉数据格式的特征提取器,例如点云,并与其他方法并行发展。例如,对于...
解决这个问题的解决方案构成了一系列任务的基础,包括图像字幕、视觉问答和图像检索。图表提供了一种自然的方法来表示图像中对象之间的关系排列,因此在近年来,图神经网络(GNNs)已成为许多2D图像理解流程的标准组件,特别是在VQA组任务中成为核心架构组件。在本次调查中,我们回顾了这个快速发展的领域,提供了在2D图像理解...