轉載機器之心的博客:清華大學圖神經網絡綜述:模型與應用,這里僅當個人學習使用; 清華大學孫茂松組整理的很多有關GNN的Paper可以參考:(https://github.com/thunlp/ ...
本文是對文獻 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications 的內容總結,詳細內容請參照原文。 引言 大量的學習任務都要求能處理包含豐富的元素間關聯關系的圖數據,例如物理系統建模 疾病分類以及文本和圖像等非結構數據的學習等。圖形神經網絡 GNNs 是一種連接模型,通過圖形節點之間的消息傳遞捕獲圖形的依賴性。 圖 Graph ...
2019-06-19 11:45 0 879 推薦指數:
轉載機器之心的博客:清華大學圖神經網絡綜述:模型與應用,這里僅當個人學習使用; 清華大學孫茂松組整理的很多有關GNN的Paper可以參考:(https://github.com/thunlp/ ...
Intriguing properties of neural networks——閱讀筆記 小組成員:岑鵬,吳易佳,秦紅梅 2020.4.1 1. 中心思想 我們小組閱讀了Intriguing properties of neural networks,本文 ...
李飛飛徒弟Karpathy的著名博文The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks闡述了RNN(LSTM)的各種magic之處,並提供code實現簡單的詞生成。 原文地址;http://karpathy.github.io ...
1 Introduction GANs由兩個模型組成:生成器和鑒別器。生成器試圖捕獲真實示例的分布,以便生成新的數據樣本。鑒別器通常是一個二值分類器,盡可能准確地將生成樣本與真實樣本區 ...
鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! Contents: ABSTRACT 1. Introduction 2. Biological background ...
本文主要貢獻 新的分類模式:我們提出了一種新的圖神經網絡分類法。圖神經網絡分為四類:遞歸圖神經網絡、卷積圖神經網絡、圖自動編碼器和時空圖神經網絡。 全面的論述:我們提供了圖形數據的現代深度 ...
以下學習內容參考了:🔗1,🔗2, 0、首先回憶CNN,卷積神經網絡的結構和特點 處理的數據特征:具有規則的空間結構(Euclidean domains),都可以采用一維或者二維的矩陣描述。(Convolutional neural network (CNN) gains great ...
介紹 現如今圖神經網絡取得了很大進展,最典型的兩個模型是GCN模型和GAT模型,然而現有的圖神經模型仍然存在以下兩個問題: 邊特征未被有效考慮。比如GAT只考慮兩個節點之間是否有邊(bina ...