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圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）是一種直接作用于圖結(jié)構(gòu)上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。GNN的一個典型應(yīng)用是節(jié)點分類，本質(zhì)上，圖中的每個節(jié)點都與一個標簽相關(guān)聯(lián)，我們希望預(yù)測未標記節(jié)點的標簽。

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如何用10行代碼搞定圖Transformer

100 多個開箱即用的 GNN 模型示例，15 多個在 Open Graph Benchmark（OGB）上排名靠前的基準模型； * 150 多個 G...

2023-03-08 標簽：gpu 數(shù)據(jù)集 GNN 686 0

機器學(xué)習(xí)引發(fā)對科學(xué)見解的反思簡析

數(shù)學(xué)和物理是一對老朋友。長期以來，它們見證了技術(shù)發(fā)展的起落，包括計算尺、計算器和Wolfram Alpha等輔助工具。

2023-03-03 標簽：探測器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機 387 0

GNN與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的強強組合又會擦出怎樣的火花？

聯(lián)邦學(xué)習(xí)和 GNN 都是當前 AI 領(lǐng)域的研究熱點。聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多個參與方可以在不泄露原始數(shù)據(jù)的情況下，安全合規(guī)地聯(lián)合訓(xùn)練業(yè)務(wù)模型，目前已在諸多領(lǐng)域取得了...

2023-02-17 標簽：CSR 機器學(xué)習(xí)CSC 785 0

介紹圖機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識

我們首先學(xué)習(xí)什么是圖、為什么使用圖以及如何最佳地表示圖。然后，我們簡要介紹大家如何在圖數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以前的方法 (同時我們會探索圖特征) 到現(xiàn)在...

2023-02-03 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)XML UML 582 0

圖數(shù)據(jù)切分與模型數(shù)據(jù)載入的問題解析

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類 ”用于處理可以表示為圖的數(shù)據(jù)“ 的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們通常能看到的例子有: 社交網(wǎng)絡(luò)的商品的推薦，蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的預(yù)測和芯片設(shè)計優(yōu)化等等。

2023-01-13 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)GNN 509 0

什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能做什么

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將深度學(xué)習(xí)的預(yù)測能力應(yīng)用于豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將物體及其對應(yīng)關(guān)系描述為圖中用線連成的點。

2022-11-08 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)GNN 2356 0

基于FPGA的GNN加速器頂層架構(gòu)

接上一篇...... GNN加速器頂層架構(gòu) 此GNN加速器是為GraphSAGE算法設(shè)計的，但是它的設(shè)計也可以應(yīng)用于其他類似的GNN算法加速。其頂層架構(gòu)...

2021-08-27 標簽：fpga 加速器 GNN 7937 0

機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)：GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）加速器的FPGA解決方案

GNN的架構(gòu)在宏觀層面有著很多與傳統(tǒng)CNN類似的地方，比如卷積層、Polling、激活函數(shù)、機器學(xué)習(xí)處理器（MLP）和FC層等等模塊，都會在GNN中得以應(yīng)用。

2020-10-19 標簽：fpga 存儲器機器學(xué)習(xí) 2757 0

案例說明為什么要用GNN來研究醫(yī)學(xué)影像？

這篇文章提出的圖卷積模型并沒有從頭去做圖像分割，而是在粗分割結(jié)果的基礎(chǔ)上進行改善。

2020-10-13 標簽：醫(yī)學(xué)影像醫(yī)學(xué)圖像深度學(xué)習(xí) 4746 0

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迎來快速爆發(fā)期 GNN的原理、變體及拓展

GNN 在經(jīng)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(fā)期。

2020-02-08 標簽：3D視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)GNN 4639 0

GNN在普適性與學(xué)習(xí)局限性等問題

即在分布式計算或者多代理（multi-agent）系統(tǒng)中，如何在發(fā)生進程故障的情況下保持系統(tǒng)的可靠性（reliability）。這通常需要進程就計算過程...

2019-07-18 標簽：深度學(xué)習(xí)GNN 4118 0

用于學(xué)習(xí)圖結(jié)構(gòu)對象相似性的圖匹配網(wǎng)絡(luò)

為了解決圖的相似度學(xué)習(xí)問題，我們研究了GNN在這種情況下的使用，探討了如何將圖嵌入到向量空間中，并學(xué)習(xí)這種嵌入模型，使相似的圖在向量空間中更接近，而不同...

2019-05-08 標簽：谷歌二進制 GNN 5836 0

ICLR 2019論文解讀：膠囊圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PyTorch實現(xiàn)

上圖所示為CapsGNN的簡化版本。它由三個關(guān)鍵模塊組成：1）基本節(jié)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(gòu)建主節(jié)點...

2019-03-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 pytorch 8065 0

一個基于PyTorch的幾何深度學(xué)習(xí)擴展庫，為GNN的研究和應(yīng)用再添利器

作者在論文中寫道：“這是一個 PyTorch 的幾何深度學(xué)習(xí)擴展庫，它利用專用的 CUDA 內(nèi)核實現(xiàn)了高性能。它遵循一個簡單的消息傳遞 API，將最近提...

2019-03-11 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)pytorch 6200 0

深入了解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的原理和其強大的表征能力

在圖分類數(shù)據(jù)集上，通過實驗驗證我們的理論，其中 GNN 的表達能力對于捕獲圖結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。特別是，我們對基于各種聚合函數(shù)的 GNN 性能進行了對比。我們...

2019-03-01 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯 GNN 1.1萬 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識，以及兩種更高級的算法：DeepWalk和GraphSage

在節(jié)點分類問題設(shè)置中，每個節(jié)點 v 的特征 x_v 與一個 ground-truth 標簽 t_v 相關(guān)聯(lián)。給定一個部分標記的 graph G，目標是利...

2019-02-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機科學(xué)GNN 1.7萬 0

全面回顧Graph深度學(xué)習(xí)，一文看盡GNN、GCN、GAE、GRNN、GRL

不規(guī)則域(Irregular domain)。與圖像、音頻、文本等具有清晰網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)不同，圖處于不規(guī)則的域中，使得很難將一些基本的數(shù)學(xué)運算推廣到圖中...

2019-02-04 標簽：大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)GNN 8.4萬 0

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