图神经网络分类
大量的学习任务需要处理包含丰富元素间关系信息的图数据。图神经网络(GNNs)是一种连接主义模型，它通过图节点之间的消息传递来捕获图的依赖性。 与标准的神经网络不同，图神经网络保留了一种状态，可以表示来自其任意深度的邻域的信息。虽然原始的gnn很难训练为定点，但最近在网络架构、优化技术 ...
原文：图神经网络的半监督分类
摘要 图结构数据上进行半监督学习的可拓展方法。该方法基于 直接在图上操作的卷积神经网络 的有效变体。 通过 谱图卷积的局部一阶近似 来激励我们选择 卷积结构。我们的模型在 图边 上的数量 number of graph edges 上线性缩放，并且学习隐藏层表示 其encode 局部图结构 和 结点特征 。 Introduction 我们考虑对 图 如，citation network 引用网络 ...
2021-03-08 22:34 0 474 推荐指数：
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半监督学习图神经网络节点分类实践
参考https://andyguo.blog.csdn.net/article/details/117969648 一、为什么要在图上进行神经网络学习 在过去的深度学习应用中，我们接触的数据形式主要是这四种：矩阵、张量、序列（sequence）和时间序列（time series）。然而来自现实 ...
图神经网络的预训练与自监督学习
目录 图神经网络的预训练与自监督学习 图神经网络简史 预训练GNN的前置条件 自监督学习 预训练GNN的技术路线 未来展望 图神经网络的预训练与自监督学习 图神经网络简史 图神经网络（GNN）2005年 ...
Paper：基于图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks GCN）的半监督分类
本文为“SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS”， 作者ThomasN.Kipf。 本文是基于谱的图卷积网络用来解决半监督学习的分类问题，输入为图的邻接矩阵A，和每一个节点的特征向量H 本问对应的代码 ...
神经网络的6种有监督训练算法
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常用神经网络的分类
KNN DNN SVM DL BP DBN RBF CNN RNN ANN 概述 本文主要介绍了当前常用的神经网络，这些神经网络主要有哪些用途，以及各种神经网络的优点和局限性。 1 BP神经网络 BP (Back Propagation ...
神经网络的分类及其应用
转载请注明来源。原文地址：http://www.xzbu.com/1/view-6358371.htm 摘 要 本文主要介绍了人工神经网络的概念，并对几种具体的神经网络进行介绍，从它们的提出时间、网络结构和适用范围几个方面来深入讲解。 【关键词】神经网络 感知器网络 径向基网络 反馈 ...
GNN图神经网络（1）
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 ...