圖神經網絡分類
大量的學習任務需要處理包含豐富元素間關系信息的圖數據。圖神經網絡(GNNs)是一種連接主義模型，它通過圖節點之間的消息傳遞來捕獲圖的依賴性。 與標准的神經網絡不同，圖神經網絡保留了一種狀態，可以表示來自其任意深度的鄰域的信息。雖然原始的gnn很難訓練為定點，但最近在網絡架構、優化技術 ...
原文：圖神經網絡-簡單圖論
圖結構數據 注：本節大部分內容 包括圖片 來源於 Chapter Foundations of Graphs, Deep Learning on Graphs ，我們做了翻譯與重新排版，並增加了一些細節內容。 一 圖的表示 定義一 圖 ： 一個圖被記為 mathcal G mathcal V , mathcal E ，其中 mathcal V left v , ldots, v N right 是 ...
2021-09-08 09:00 0 80 推薦指數：
相關推薦
圖神經網絡入門
拜讀了Jure Leskovec的《Representation Learning on Networks》才明白圖神經網絡到底在學什么，是如何學的，不同GNN模型之間的關系是什么。總的來說，不同類型的模型都是在探討如何利用圖的節點信息去生成節點（圖）的embedding表示。 圖表示學習的兩大 ...
GNN圖神經網絡（1）
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 ...
圖神經網絡綜述
基於收斂的方法 基於收斂的方法目標是學習每個節點的一種狀態嵌入\(h_v\)（包括每個節點的鄰居節點信息和自身的信息），\(h_v\) 是一個 關於節點 \(v\) 的\(s\) 維的向量特征，用於 ...
膠囊圖神經網絡
膠囊網絡（CapsNet） 卷積網絡（CNN）的目標識別 卷積神經網絡首先學會識別邊界和顏色，然后將這些信息用於識別形狀和圖形等更復雜的實體。比如在人臉識別上，他們學會從眼睛和嘴巴開始識別最終到整個面孔，最后根據臉部形狀特征識別出是不是人的臉。 卷積網絡對不同人臉的識別 ...
圖神經網絡，這到底是個什么？
摘要：圖神經網絡是一種基於圖結構的深度學習方法。 1、什么是圖神經網絡 圖神經網絡（Graph Neu做ral Networks, GNNs）是一種基於圖結構的深度學習方法，從其定義中可以看出圖神經網絡主要由兩部分組成，即“圖”和“神經網絡”。這里的“圖”是圖論中的圖數據結構，“神經網絡 ...
網絡特征處理基於圖神經網絡
目錄 圖神經網絡處理網絡特征 圖論 圖卷積網絡GCN 圖神經網絡的應用 圖神經網絡處理網絡特征 圖卷積網絡 GCN 圖注意力網絡 GAN 圖自編碼器 GA 圖生成網絡 圖 ...
基於圖的神經網絡資料閱讀整理
基於圖的神經網絡資料閱讀整理 近日在閱讀文獻Situation-Aware Pedestrian Trajectory Prediction with Spatio-Temporal Attention Model，其提出的模型用於解決在存在行人和靜態物體的環境中，對行人軌跡進行預測的問題。文中 ...