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標簽 > GNN
圖神經網絡(GNN)是一種直接作用于圖結構上的神經網絡。GNN的一個典型應用是節點分類,本質上,圖中的每個節點都與一個標簽相關聯,我們希望預測未標記節點的標簽。
圖神經網絡(GNN)是一種直接作用于圖結構上的神經網絡。GNN的一個典型應用是節點分類,本質上,圖中的每個節點都與一個標簽相關聯,我們希望預測未標記節點的標簽。
圖神經網絡(GNN)在社交網絡、知識圖、推薦系統甚至生命科學等各個領域得到了越來越廣泛的應用。GNN在對圖節點之間依賴關系進行建模的強大功能,使得與圖分析相關的研究領域取得了突破。
在計算機科學中,圖是由頂點和邊兩部分組成的一種數據結構。圖G可以通過頂點集合V和它包含的邊E來進行描述。
全面回顧Graph深度學習,一文看盡GNN、GCN、GAE、GRNN、GRL
不規則域(Irregular domain)。與圖像、音頻、文本等具有清晰網格結構的數據不同,圖處于不規則的域中,使得很難將一些基本的數學運算推廣到圖中...
神經網絡的基本知識,以及兩種更高級的算法:DeepWalk和GraphSage
在節點分類問題設置中,每個節點 v 的特征 x_v 與一個 ground-truth 標簽 t_v 相關聯。給定一個部分標記的 graph G,目標是利...
ICLR 2019論文解讀:膠囊圖神經網絡的PyTorch實現
上圖所示為CapsGNN的簡化版本。它由三個關鍵模塊組成:1)基本節點膠囊提取模塊:GNN用于提取具有不同感受野的局部頂點特征,然后在該模塊中構建主節點...
接上一篇...... GNN加速器頂層架構 此GNN加速器是為GraphSAGE算法設計的,但是它的設計也可以應用于其他類似的GNN算法加速。其頂層架構...
一個基于PyTorch的幾何深度學習擴展庫,為GNN的研究和應用再添利器
作者在論文中寫道:“這是一個 PyTorch 的幾何深度學習擴展庫,它利用專用的 CUDA 內核實現了高性能。它遵循一個簡單的消息傳遞 API,將最近提...
GNN 在經歷過 2017-2018 年兩年的孕育期與嘗試期之后,在 2018 年末至今的一年多時間里,迎來了快速爆發期。
即在分布式計算或者多代理(multi-agent)系統中,如何在發生進程故障的情況下保持系統的可靠性(reliability)。這通常需要進程就計算過程...
傳統的NLP任務中,文本序列被認為是一個由tokens組成的袋子,如BoW(詞袋模型)和TF-IDF(詞頻-逆文檔頻率)。
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