GNN

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(yùn)算推廣到圖中...

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

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

在圖分類數(shù)據(jù)集上，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證我們的理論，其中 GNN 的表達(dá)能力對(duì)于捕獲圖結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。特別是，我們對(duì)基于各種聚合函數(shù)的 GNN 性能進(jìn)行了對(duì)比。我們...

2019-03-01 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯GNN 1.1萬(wàn) 0

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

上圖所示為CapsGNN的簡(jiǎn)化版本。它由三個(gè)關(guān)鍵模塊組成：1）基本節(jié)點(diǎn)膠囊提取模塊：GNN用于提取具有不同感受野的局部頂點(diǎn)特征，然后在該模塊中構(gòu)建主節(jié)點(diǎn)...

2019-03-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集pytorch 8052 0

用于學(xué)習(xí)圖結(jié)構(gòu)對(duì)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(wèn)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(biāo)簽：谷歌二進(jìn)制GNN 5825 0

案例說(shuō)明為什么要用GNN來(lái)研究醫(yī)學(xué)影像？

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

2020-10-13 標(biāo)簽：醫(yī)學(xué)影像醫(yī)學(xué)圖像深度學(xué)習(xí) 4715 0

GNN解釋技術(shù)的總結(jié)和分析與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋性綜述

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性是目前比較值得探索的方向，今天解讀的2021最新綜述，其針對(duì)近期提出的 GNN 解釋技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的總結(jié)和分析，歸納對(duì)比了該問(wèn)題的解決思路。

2021-03-27 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)GNN 6149 0

關(guān)于GCN的入門學(xué)習(xí)知識(shí)詳解

由于高度的復(fù)雜性和信息的結(jié)構(gòu)特征，圖上的機(jī)器學(xué)習(xí)是一項(xiàng)困難的任務(wù)。「GCN是被設(shè)計(jì)用來(lái)針對(duì)圖結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能從之前的網(wǎng)絡(luò)層中聚合信息。在圖中，這種機(jī)...

2021-03-30 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)GNNGCN 5267 0

詳解對(duì)GNN的預(yù)測(cè)過(guò)程的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用方法

圖數(shù)據(jù)的天然優(yōu)勢(shì)是為學(xué)習(xí)算法提供了豐富的結(jié)構(gòu)化信息，節(jié)點(diǎn)之間鄰接關(guān)系的設(shè)計(jì)成為了重要的先驗(yàn)信息和交互約束。

2021-04-03 標(biāo)簽：人工智能模型參數(shù)深度學(xué)習(xí) 4773 0

重新思考圖卷積網(wǎng)絡(luò) GNN只是一種濾波器

最新研究提出，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅對(duì)特征向量進(jìn)行低通濾波，不具有非線性流形學(xué)習(xí)特性。論文提出了一種基于圖形信號(hào)處理的理論框架，用于分析圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2019-06-05 標(biāo)簽：濾波器圖像處理機(jī)器學(xué)習(xí) 4447 0

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也急需一個(gè)全球?qū)W者公認(rèn)的統(tǒng)一對(duì)比基準(zhǔn)

隨著該領(lǐng)域的不斷發(fā)展，如何構(gòu)建強(qiáng)大的 GNN 成為了核心問(wèn)題。什么樣的架構(gòu)、基本原則或機(jī)制是通用的、可泛化的，并且能擴(kuò)展到大型圖數(shù)據(jù)集和大型圖之上呢？另...

2020-04-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN 3258 0

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理基于圖數(shù)據(jù)問(wèn)題方面取得了巨大的成功

第一個(gè)工作是Research Track的《Towards Deeper Graph Neural Networks》。該工作從另一個(gè)角度去解讀深度圖神...

2020-10-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集GNN 2990 0

一個(gè)更直觀的角度對(duì)當(dāng)前經(jīng)典流行的GNN網(wǎng)絡(luò)

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，語(yǔ)音、圖像、自然語(yǔ)言處理逐漸取得了很大的突破，然而語(yǔ)音、圖像、文本都是很簡(jiǎn)單的序列或者網(wǎng)格數(shù)據(jù)，是很結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)...

2021-06-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)GNN 2759 0

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋性綜述

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性是目前比較值得探索的方向，今天解讀的2021最新綜述，其針對(duì)近期提出的 GNN 解釋技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的總結(jié)和分析，歸納對(duì)比了該問(wèn)題的解...

2021-04-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SAGNN 2659 0

圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)兩種較高級(jí)的算法

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種直接在圖結(jié)構(gòu)上運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。GNN的一個(gè)典型應(yīng)用是節(jié)點(diǎn)分類。本質(zhì)上，圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都與一個(gè)標(biāo)簽相關(guān)聯(lián)，我們希望預(yù)測(cè)未標(biāo)記節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽。本...

2020-04-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)科學(xué)GNN 2653 0