3 思考 从计算机的角度,说明拓扑关系图可以提高神经网络的预测性能。
Graph Structure of Neural Networks(ICML 2020) 原文链接:Graph Structure of Neural Networks(ICML 2020) 神经网络经常表示为神经元之间的连接图。然而,尽管它们被广泛使用,通过之前的研究发现,神经网络的性能在很大程度上取决于它的结构,但对神经网络的准确性和其底层图结构之间的关系几乎没有系统的理解。本文系统地...
摘要 太长不看版 原文翻译 实验重心 将有向无环的MLP转化为双向关系图的消息传递 将生成得到的WS-flex图作为神经架构搜索的map NAS 结论 Graph to Neural Networks论文 原文下载:《Graph Structure of Neural Networks》 介绍:(据我理解)FAIR实验室和斯坦福Jure Leskovec实验室合作的Jiaxuan You一作文章,github源代...
《Graph Structure Learning for Robust Graph Neural Networks》的阅读笔记 厦明大 DOTA2人机GG君,想去画画唱民谣弹吉他的码农18 人赞同了该文章 一、论文背景 1、问题 对抗攻击很容易让现有的GNN、GCN的算法表现结果变得很差,目前已经有一些工作致力于让GNN算法变差,并且这些方法通过增加、删除或者修改网络的边达到...
graph在计算中有三个挑战:lack of consistent structure、node-order equivariance和scalability。 Lack of Consistent Structure graph是极其灵活的数学模型,同时这意味着它们缺乏跨实例的一致结构。比如不同分子之间有不同的结构。用一种可以计算的格式来表示graph并不是一件简单的事情,graph的最终表示通常由实际问题决定...
Gonfigurable with-block structure:GN中每个块都是可配置的,可以是不同的设置组合。 Composable multi-block architectures:GN可以被组合成复杂的体系结构,这些架构如下图所示: APPLICATIONS 图网络被广泛的应用于包括监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习等方向。论文中从三个不同的场景来分别阐述图网络的应用。
2.2 Variants of Graph Neural Networks(图神经网络的变体) 2.2.1 Graph Types(图的种类) 2.2.2 Propagation Types(传播类型图示) 2.2.3 Training Methods(训练方法) 2.3 General Frameworks(总体框架) ...
Petar Veličković的博士论文去年就已经完成,只是最近才跟大家分享。这篇论文的题目是《The resurgence of structure in deep neural networks》,共计 147 页,涵盖了 Petar Veličković的上述经典工作和其他关于图神经网络的内容,非常值得一读。 论文链接:https://www.repository.cam.ac.uk/handle/1810/292230...
Deeply Learning Molecular Structure-Property Relationships Using Graph Attention Neural Network (2018) Seongok Ryu, Jaechang Lim, and Woo Youn Kim Paper:https://arxiv.org/abs/1805.10988 Python Reference:https://github.com/SeongokRyu/Molecular-GAT ...
启发式其实属于graph structure features方法。 Graph structure features are those features locatedinside the observed node and edge structures of the network, whichcan be calculated directly from the graph. Weisfeiler-Lehman Neural Machine (WLNM) 抽取封闭子图 + 全连接NN 来学习子图到链接存在性的映射 ...