之前经常看到图神经网络的内容，但是一直都觉得很难，就没有继续了解，现在抽空学习了一下，简单了解GNN是个什么东西，还没有进行代码实践，随着后续的学习，会继续更新代码的内容，这里先记…

论文名称：A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks 论文下载：https://arxiv.org/abs/1901.00596 论文年份：TNNLS 2020 论文被引：3203（2022/04/23） 个人笔记： Abstract Deep learnin…

目录 1、CNN、RNN、GNN 2、GNN 3、GNN分类 整体分类 细分GNN类别 1、RGNN（Recurrent Graph Neural Networks） 2. Graph Convolution Networks（图卷积神经网络） 3. Graph Attention Networks 4. Graph Auto-encoder 5. Graph Spatial-Temporal Networks（时空网络）…

SR-GNN 论文的核心方法模型结构图1.1构建Session Graph1.2通过GNN学习Item的向量表征1.3 session的embedding表示 总结paddle，datawhale开源代码参考 论文的核心方法 1、将用户的行为序列构造成 Session Graph 2、我们通过GNN来对所得的 Session Graph进行特征提取…

深度学习无法进行因果推理，而图模型(GNN)或是解决方案之一。清华大学孙茂松教授组发表综述论文，全面阐述GNN及其方法和应用，并提出一个能表征各种不同GNN模型中传播步骤的统一表示。 深度学习的最大软肋是什么？ 这个问题的回答仁…

转载 目录 系列规划 基础知识 欧几里得结构化数据 1. 欧几里得空间 2. 常见的欧几里得结构化数据 非欧几里得结构化数据 1. 非欧几里得空间 2. 非常见的欧几里得结构化数据 图(Graph) 1. 图(Graph)的引入 2. 图(Graph)的定义 3. 图(Graph)的表示形式 图上的学习任…

目录 引言 背景 图神经网络 节点 消息传递 聚合 更新 整合在一起 使用邻接矩阵 GNN层堆叠 以节点分类为例训练GNN。 训练和测试数据 1、Transductive 2、Inductive 反向传播和梯度下降 流行图神经网络总结 1、消息传递神经网络 2、图卷积 3、图注意力网络 …

目录 1. 泰勒公式 背景background 本质: 近似，求一个函数的近似值 泰勒公式原理 分析 2. Jacobian Matrix雅克比矩阵 3. Laplacian matrix拉普拉斯矩阵 4. 图傅里叶变换 Graph Fourier Transformation 4.1 傅里叶变换 Fourier Transformation 4.2 谱分解…

系列文章目录 第一章 图神经网络GNN实践入门 第二章 GNN模型输入数据处理方法 文章目录 系列文章目录前言一、模型结构二、代码实现1.模型定义部分2.神经网络模型定义3、前向传播方法4、模型训练5、模型性能评估 总结 前言 本篇是基于处理好的数据集，通过定义模型…

转载 目录 0 引言 1 预训练介绍 2 GCN 预训练模型框架介绍 2.1 预训练任务介绍 本节小结 2.2 应用于下游任务 本节小结 后记 0 引言 虽然 GNN 模型及其变体在图结构数据的学习方面取得了成功，但是训练一个准确的 GNN 模型需要大量的带标注的图数据&#xf…

前言： 好久没更新博客了，添加一篇旧文。该文内容实际有点过时了，DGL最近把data pipeline重构了一下(https://github.com/dmlc/dgl/pull/3665)，应该比文中内容更丰富一些了。 导言： 最近工作需要调研一下DGL社区的一些…

GNN 参考资料：https://www.bilibili.com/video/BV16v4y1b7x7 图网络为什么复杂 需要接受任意尺寸的输入没有固定的节点顺序和参考锚点（比如文本是从前往后处理，图像是有像素点的，图没有起始点）动态变化和多种模态的…

转载 dongZheX 目录 1.为什么我们需要图神经网络： 2.图神经网络发展的一些历史 3. Basic Model 4. Analysis 5 Efficiency 6.Pooling 7.About Experiment 8.GNN领域中的一些问题： 最近在接触图神经网络这块，因此目前我还是个搬运工&…

图形神经网络（GNN）主要用于分子应用，因为分子结构可以用图形结构表示。 GNN的有趣之处在于它可以有效地建模系统中对象之间的关系或交互。 近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来…

近年来，图神经网络（GNN）领域取得了快速和难以置信的进展，图神经网络又被称为图深度学习、图表示学习，已经成为机器学习特别是深度学习领域发展最快的研究课题之一。GNN开始运用于药物发现、疾病分类、电路网络、物理模…

图神经网络 1、引言2、图神经网络2.1 定义2.2 原理2.3 实现方式2.4 算法公式2.4.1 GNN2.4.2 GCN2.5 代码示例3、总结1、引言 小屌丝：鱼哥，给俺讲一讲图神经网络啊 小鱼：你看，我这会在忙着呢 小屌丝：啊~ 小鱼：这是咋的了， 小屌丝：你咋还有这技术？ 小鱼：这… 不是很平…

GNN，即图神经网络，是一种用于处理图形数据的深度学习技术。 1. 什么是图数据？在图神经网络中，图数据是以什么形式表示的？ 图数据是由节点（Node）和边（Edge）组成的数据&a…

文章目录 一、图神经网络应用领域1.1 芯片设计1.2 场景分析与问题推理1.3 推荐系统1.4 欺诈检测与风控相关1.5 知识图谱1.6 道路交通的流量预测1.7 自动驾驶（无人机等场景）1.8 化学，医疗等场景1.9 物理模型相关 二、图神经网络基本知识2.1 图…

目录 一、GNN介绍1.1引入1.1.1图的介绍1.1.2怎样将内容表示成图1.1.4图神经网络是在做什么 1.2基本概念 二、GNN流程2.1聚合2.2更新2.2.1一次GNN操作 2.3循环2.3.1多层GNN操作2.3.2能做什么 三、GNN算法原理3.1数据3.2变量定义3.3GNN算法3.3.1Forward3.3.2Backward 四、GNN优势…

从数据结构到算法：图网络方法初探论文《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》木牛马论文阅读笔记https://www.cnblogs.com/ydcode/p/11050417.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/102994627?utm_sourcewechat_session 文章目录 图神经网络…