空间方法的图卷积神经网络是一种图形神经网络的模型,这个模型的主要任务是对图形进行分类,或者对图形中的节点进行分类。这种方法和我们之前说过的基于谱方法的图卷积神经网络不太一样,它并不是在信号处理理论的基础上进行的,而是在空间域上直接进行卷积操作。 这个模型是怎么做到...
图神经网络是一个快速发展的领域,过去几年,人工智能研究界对这一领域投入了大量的关注,推动了其显著的进步。这些成功案例为一系列全新的应用创造了无限可能!
反过来,我们可以根据场景图生成图像。 引用这篇论文的内容:https://arxiv.org/pdf/1804.01622.pdf 我们的模型使用图形卷积处理输入图形,通过预测包围框和分割掩码计算场景布局,并通过级联的细化网络将布局转换为图像。网络对抗的形式进行训练,以确保真实的输出。 链接预测 链路预测网络中的两个节点是否可能存在链路。在...
时间序列图神经网络是一种结合了图神经网络和时间序列分析的方法,用于对动态系统中的数据进行建模和预测。与传统的时间序列模型不同,图神经网络可以有效地捕捉时间序列数据中的时序信息和模式,并进行预测和分类。 作为一种新兴的研究领域,时间序列GNN具有广泛的应用前景,它可以应用于各种实际问题,如股票价格预测、交通流...
我们在高中都接触过生物化学,知道化合物是由原子和化学键构成的,它们天然就是一种图数据的形式,所以图神经网络在生物医疗领域应用特别广泛。包括新药物的发现、化合物筛选、蛋白质相互作用点检测、以及疾病预测。目前国外包括耶鲁、哈佛,国内像北大清华都有很多实验室研究图神经网络在医学方面的应用,而且我相信这会是图...
链接预测是指根据已知的网络结构和属性信息，预测未来可能产生的连接关系。在社交网络中，链接预测可以用于推荐好友、预测用户行为等应用。图神经网络通过学习节点间的连接模式和特征表示，能够预测未来可能产生的链接关系。通过对图结构的分析和建模，图神经网络可以提高链接预测的准确性和效果。五、优势和挑战 图神经网络...
我们在之前都假设原始数据和应用于GNN的计算图一致,但很多情况下原始数据可能不适宜于GNN: 特征层面:输入图可能缺少特征(也可能是特征很难编码)→特征增强 结构层面: 图可能过度稀疏→导致message passing效率低(边不够嘛) 图可能过度稠密→导致message passing代价太高(每次做message passing都需要对好几个节点做运算...
图神经网络(GNN)是用于处理图数据的神经网络,旨在通过利用图结构中的节点和边关系进行学习。在图数据中,数据不仅仅是独立的样本,还包括节点之间的依赖关系或邻接关系,GNN 可以有效地捕捉这种关系并进行预测。 图神经网络的基础知识 1. 图的基本概念 节点(Nodes/Vertices):图中的基本元素,用来表示个体(例如社交网络中...