GNN 把深度学习应用到图结构 (Graph) 中，其中的图卷积网络 GCN 可以在 Graph 上进行卷积操作，但是 GCN 存在一些缺陷。因此，Bengio 团队在三年前提出了图注意力网络(GAT，Graph Attention Network)，旨在解决 GCN 存在的问题。GAT 是空间（卷积）GNN 的代表。由于 CNNs 在计算机视觉领域取得了巨大的成功，研究人...
论文地址：https://openreview.net/forum?id=Hkx1qkrKPr 代码地址：https://github.com/DropEdge/DropEdge 引言 图神经网络（GNN）在近年取得了长足的发展。非常多的图神经网络的模型，例如图卷积神经网络（GCN），图注意力网络（GAT）等，在各种图学习的应用上都取得了非常不错的结果。但是，现在大部分的图卷积网...
其中,表示任务中节点/图的输出嵌入。在提示调优过程中,我们仅更新条件网络的轻量化参数,同时冻结预训练 GNN 的权重。因此,我们的提示调优具有参数高效性,并且适合少样本场景。 实验 我们在八个基准数据集上进行了全面的实验,以评估所提出的 ProNoG 在少样本节点分类和图分类任务上的有效性。 4.1 少样本学习表现 4...
1.语义理解层:采用改进的GNN(图神经网络)解析设计意图 2.代码生成层:基于语法树的动态补全机制 3.视觉还原层:像素级对齐的CSS自动优化 多模态能力的降维打击 VideoMME基准测试中,Gemini 2.5 Pro以84.8%的得分再次证明其多模态统治力。典型案例显示,它能将2分钟YouTube教程视频直接转换为功能完备的React学习应用,包含...
max函数计算每个目标节点的时间归一化值 # 这个函数会对每个目标节点对应的所有时间戳执行softmax操作,生成一个时间归一化向量 # dim_size参数指定了整个数据的维度大小,包括用户和物品 # 这行代码使用了 torch_scatter 库中的 scatter_softmax 函数来计算时间归一化(time_norm),这是在图神经网络(GNN)中处理时间...
文中也给出了必要的比较；文中介绍了大量利用 GNN 的 NLP 应用，包括如何使用 GNN 在三大组件（图构建、图表示学习和嵌入初始化）中解决 NLP 任务并会提供对应的基准数据集、评估指标和开源代码；文章最后还列出了为 NLP 任务充分使用 GNN 方面的各种突出难题，另外还讨论并建议了能产生丰富成果的未经探索的研究...
为了解决上述问题，该研究提出了 HetETA 框架，联合卷积神经网络（Convolution Neural Network，CNN）和图神经网络（Graph Neural Network, GNN）处理时序信息和空间信息。如图 4 所示，HetETA 由三个相同结构的组件组成，每个组件分别用于处理不同时序路况（近期的、每日的、每周的）中的异质时空信息，其中，，为当前查询...
使用GNN作为解码器比使用MLP具有更好的性能,GNN解码器在恢复高维和低语义特征时帮助编码器学习高级潜在代码。我们提出了一种多视图随机重掩码解码策略,而不是在GraphMAE中使用的固定重掩码解码策略。在编码的表示被输入解码器之前,它随机地重新掩码,这类似于半监督学习中的随机传播。 我们按照均匀分布重新采样节点¯...
在预训练阶段,GraphPro可以采用任何基于 GNN 的推荐网络结构,例如 LightGCN (简化的神经网络 + BPR 损失) 或 SimGCL (LightGCN + 简化的自监督目标)。唯一需要做的改动是将以上设计的时间编码机制融入到 GNN 的消息传递机制中,以显著提示 GNN 在应对时间感知的交互建模时的性能表现。
可以观察到,GCL 的相似度直方图将与没有消息传递的 CL 相似,这验证了 GNN 编码器的消息传递是 CL 和 GCL 之间负数分布差异的关键因素。更具体地说,对于 GCL 的第一个双峰阶段,在 GCL 中传递的消息扩大了通常共享同一类的相邻节点之间的相似性。对于第二个单峰阶段,GCL 的实例判别占据了突出的位置,并推开了所...