https://zhuanlan.zhihu.com/p/75307407 本篇文章是我在2019年8月阅读完论文“Wu, Zonghan , et al. "A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks." (2019).“”后的翻译与笔记 ...
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 GNNPapers 。 引言 图是一种数据结构,它对一组对象 节点 及其关系 边 进行建模。近年来,由于图结构的强大表现力,用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络 GNN 是一类基于深度学习的处理图 ...
2020-01-15 19:52 0 812 推荐指数:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/75307407 本篇文章是我在2019年8月阅读完论文“Wu, Zonghan , et al. "A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks." (2019).“”后的翻译与笔记 ...
图神经网络 先导概念 传统机器学习与图神经网络的关系 传统机器学习数据类型:矩阵、张量、序列、时间序列;但是现实生活中的数据更多是图的结构; 现实的数据可以转化为图的形式(包括传统机器学习数据),图机器学习问题可概括为节点分类问题,边预测问题 传统机器学习技术假设样本独立同分 ...
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 ...
一、图 传统的欧几里得空间数据:文本、图像、视频等【LSTM、CNN可训练】 非欧几里得空间数据:图结构(包含对象和关系,如社交网络、电商网络、生物网络和交通网络等)【图卷积等技术可训练】 1、欧几里得空间 也称欧式空间,二维、三维空间的一般化。将距离、长度和角度等概念转化成任意维度 ...
1 图神经网络(原始版本) 图神经网络现在的威力和用途也再慢慢加强 我从我看过的最原始和现在慢慢最新的论文不断写上我的看法和见解 本人出身数学 所以更喜欢数学推导 第一篇就介绍图神经网络想法的开端 之后的图神经网络模型 都是基于此慢慢改进。 2 能处理的领域 针对常见的旅行者问题 ...
RNN: 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入 在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursive neural network)。 RNN的结构 ...
图神经网络小结 图神经网络小结 图神经网络分类 GCN: 由谱方法到空域方法 GCN概述 GCN的输出机制 GCN的不同方法 基于谱方法的GCN 初始 切比雪夫K ...
)是deep learning的基础。传统的全连接神经网络(fully connected networks) ...