转载机器之心的博客:清华大学图神经网络综述:模型与应用,这里仅当个人学习使用; 清华大学孙茂松组整理的很多有关GNN的Paper可以参考:(https://github.com/thunlp/ ...
本文是对文献 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications 的内容总结,详细内容请参照原文。 引言 大量的学习任务都要求能处理包含丰富的元素间关联关系的图数据,例如物理系统建模 疾病分类以及文本和图像等非结构数据的学习等。图形神经网络 GNNs 是一种连接模型,通过图形节点之间的消息传递捕获图形的依赖性。 图 Graph ...
2019-06-19 11:45 0 879 推荐指数:
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Intriguing properties of neural networks——阅读笔记 小组成员:岑鹏,吴易佳,秦红梅 2020.4.1 1. 中心思想 我们小组阅读了Intriguing properties of neural networks,本文 ...
李飞飞徒弟Karpathy的著名博文The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks阐述了RNN(LSTM)的各种magic之处,并提供code实现简单的词生成。 原文地址;http://karpathy.github.io ...
1 Introduction GANs由两个模型组成:生成器和鉴别器。生成器试图捕获真实示例的分布,以便生成新的数据样本。鉴别器通常是一个二值分类器,尽可能准确地将生成样本与真实样本区 ...
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Contents: ABSTRACT 1. Introduction 2. Biological background ...
本文主要贡献 新的分类模式:我们提出了一种新的图神经网络分类法。图神经网络分为四类:递归图神经网络、卷积图神经网络、图自动编码器和时空图神经网络。 全面的论述:我们提供了图形数据的现代深度 ...
以下学习内容参考了:🔗1,🔗2, 0、首先回忆CNN,卷积神经网络的结构和特点 处理的数据特征:具有规则的空间结构(Euclidean domains),都可以采用一维或者二维的矩阵描述。(Convolutional neural network (CNN) gains great ...
介绍 现如今图神经网络取得了很大进展,最典型的两个模型是GCN模型和GAT模型,然而现有的图神经模型仍然存在以下两个问题: 边特征未被有效考虑。比如GAT只考虑两个节点之间是否有边(bina ...