https://zhuanlan.zhihu.com/p/75307407 本篇文章是我在2019年8月閱讀完論文“Wu, Zonghan , et al. "A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks." (2019).“”后的翻譯與筆記 ...
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 GNNPapers 。 引言 圖是一種數據結構,它對一組對象 節點 及其關系 邊 進行建模。近年來,由於圖結構的強大表現力,用機器學習方法分析圖的研究越來越受到重視。圖神經網絡 GNN 是一類基於深度學習的處理圖 ...
2020-01-15 19:52 0 812 推薦指數:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/75307407 本篇文章是我在2019年8月閱讀完論文“Wu, Zonghan , et al. "A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks." (2019).“”后的翻譯與筆記 ...
圖神經網絡 先導概念 傳統機器學習與圖神經網絡的關系 傳統機器學習數據類型:矩陣、張量、序列、時間序列;但是現實生活中的數據更多是圖的結構; 現實的數據可以轉化為圖的形式(包括傳統機器學習數據),圖機器學習問題可概括為節點分類問題,邊預測問題 傳統機器學習技術假設樣本獨立同分 ...
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 ...
一、圖 傳統的歐幾里得空間數據:文本、圖像、視頻等【LSTM、CNN可訓練】 非歐幾里得空間數據:圖結構(包含對象和關系,如社交網絡、電商網絡、生物網絡和交通網絡等)【圖卷積等技術可訓練】 1、歐幾里得空間 也稱歐式空間,二維、三維空間的一般化。將距離、長度和角度等概念轉化成任意維度 ...
1 圖神經網絡(原始版本) 圖神經網絡現在的威力和用途也再慢慢加強 我從我看過的最原始和現在慢慢最新的論文不斷寫上我的看法和見解 本人出身數學 所以更喜歡數學推導 第一篇就介紹圖神經網絡想法的開端 之后的圖神經網絡模型 都是基於此慢慢改進。 2 能處理的領域 針對常見的旅行者問題 ...
RNN: 循環神經網絡(Recurrent Neural Network, RNN)是一類以序列(sequence)數據為輸入 在序列的演進方向進行遞歸(recursion)且所有節點(循環單元)按鏈式連接的遞歸神經網絡(recursive neural network)。 RNN的結構 ...
圖神經網絡小結 圖神經網絡小結 圖神經網絡分類 GCN: 由譜方法到空域方法 GCN概述 GCN的輸出機制 GCN的不同方法 基於譜方法的GCN 初始 切比雪夫K ...
)是deep learning的基礎。傳統的全連接神經網絡(fully connected networks) ...