从文章的信息可以获知,1、GraphSAGE是一种图神经网络;2、GraphSAGE,基于转录组数据的空间位置训练了一个图神经网络模型以聚合局部邻域信息并定义一个嵌入空间,该空间为数据集中的所有单个转录组提供了新的表示。然后,应用高斯混合模型在嵌入空间中聚类转录组,并识别生态位,使用共识方法将细胞分配到这些生态位中。 那么...
聚类作为经典的无监督学习算法在数据挖掘/机器学习的发展历史中留下了不可磨灭的印记. 其中,经典的聚类算法K-Means也被选为数据挖掘十大经典算法. 随着深度学习的兴起,一些工作尝试将深度学习技术(如Autoencoder)引入到传统聚类算法中,也取得了不错的效果. 近些年,图神经网络已经成为深度学习领域最热门的方向之一, 也...
随着计算机行业和互联网时代的不断发展与进步,图神经网络已经成为人工智能和大数据的重要研究领域。图神经网络是对相邻节点间信息的传播和聚合的重要技术,可以有效地将深度学习的理念应用于非欧几里德空间的数据上。本期推送围绕图神经网络与图注意力网络相关知识进行概述。 1.什么是图 1.1 定义 图表示的是一系列实体(...
然后,总结了不同粒度采样策略的图神经网络模型,还有主流加速框架以及相关的技术。这些都是为了给以后在大规模数据应用中,图神经网络在框架和算法上如何协同优化提供一些想法和方向。 2 图神经网络模型 图神经网络是专门处理图结构数据的神经网络,能结合图计算和神经网络的优势,将图结构信息抽象为节点特征。图计算模型擅...
为了更高效的训练神经网络,常用的方法就是构建批次。例如,两张2828的图片可以构建成228*28的批次,但是对于图神经网络而言,存在两个困难: 1. 图是稀疏矩阵 2. 由于图有不同的节点和边的数量,所以图的大小不一。 DGL提供了dgl.batch() API,以解决该问题。它利用了这样的思想,即可以将一批图形视为具有许多不相...
基于神经网络的消息传递机制描述了节点特征在网络中进行传播的过程, 传播结果最终会通过神经网络操作迭代地更新在节点表示中。图神经网络表示模型能够捕捉图结构信息和建模复杂的节点特征 2.2 常见模型 图卷积神经网络(Graph Convolutional Network, GCN)。GCN是常见图神经网络模型,通过卷积操作实现邻居节点聚合。GCN模型分为...
空间转录组学数据可以同时提供高通量基因表达谱和组织的空间结构。6月27日《Nature Computational Science》发表了一种基于图卷积网络(GCNs)的细胞聚类方法:CCST,这是一种基于GCNs的无监督细胞聚类方法,用于改进从头计算的细胞聚类和基于手动整理细胞类别注释的细胞亚型发现。
SNE聚类、神经网络输出和图神经网络聚合在处理相关问题中都发挥着重要的作用。SNE聚类可以有效地对高维数据进行降维处理,帮助我们发现数据中的模式和结构;神经网络输出可以准确地反映神经网络对输入数据的理解和预测,为后续的决策提供依据;图神经网络聚合则可以有效地处理图形数据中的复杂关联关系,为图形数据的分析和预测...
在图基准数据集上进行的大量验证实验,有力地证明了所提的基于马尔可夫聚类多跳图神经网络的有效性。关键词:深度神经网络;图神经网络;马尔可夫聚类;图表示学习1 研究背景作为一种通用的数据结构,图被用来建模存在内在连接关系的数据泛化表示,其中数据来源于不同的学...
1.在文本聚类分析中,图神经网络能够通过捕捉文本中的语义关系来对文档进行聚类。例如,使用GNN将文档表示为图中的节点,并通过学习节点之间的连接来识别相似文档。 2.GNN在文本聚类中的优势在于能够处理复杂的文本关系,如主题关联、引用关系等,从而提高聚类质量。 3.结合生成模型,如变分自编码器(VAE),GNN可以进一步优化...