原文:8-基於圖神經網絡的圖表示學習

基於圖神經網絡的圖表征學習方法 引言 在此篇文章中我們將學習基於圖神經網絡的圖表征學習方法,圖表征學習要求在輸入節點屬性 邊 和邊的屬性如果有的話 得到一個向量作為圖的表征,基於圖表征進一步的我們可以做圖的預測。基於圖同構網絡 Graph Isomorphism Network, GIN 的圖表征網絡是當前最經典的圖表征學習網絡,我們將以它為例,通過該網絡的實現 項目實踐和理論分析,三個層面來學習 ...

2021-09-09 08:38 0 87 推薦指數:

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【機器學習與R語言】8- 神經網絡

目錄 1.理解神經網絡 1)基本概念 2)激活函數 3)網絡拓撲 4)訓練算法 2.神經網絡應用示例 1)收集數據 2)探索和准備數據 3)訓練數據 4)評估模型 5)提高 ...

Sat Sep 05 07:21:00 CST 2020 0 1276
深入淺出神經網絡 第4章 表示學習 讀書筆記

第4章 表示學習 在第2章的時候提到了機器學習的第一步就是提取特征。而表示學習就是自動地從數據中學習特征,並直接用於后續的任務。 4.1 表示學習 4.1.1 表示學習的意義 表示學習要回答3個問題: 如何判斷一個表示比另一個表示更好? 如何挖掘這些表示? 使用什么樣的目標 ...

Mon May 24 03:03:00 CST 2021 2 239
神經網絡入門

拜讀了Jure Leskovec的《Representation Learning on Networks》才明白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的節點信息去生成節點()的embedding表示圖表示學習的兩大 ...

Mon Nov 23 00:04:00 CST 2020 0 622
GNN神經網絡(1)

一、 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: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 ...

Fri Apr 10 05:54:00 CST 2020 0 1255
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,用於輸出 \(o_v\) (例如輸出節點的標簽的分布) \[h_v = f(x_v, x_ ...

Wed Sep 29 19:57:00 CST 2021 0 120
膠囊神經網絡

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 ...

Thu Jun 25 04:30:00 CST 2020 1 1418
神經網絡,這到底是個什么?

摘要:神經網絡是一種基於結構的深度學習方法。 1、什么是神經網絡 神經網絡(Graph Neu做ral Networks, GNNs)是一種基於結構的深度學習方法,從其定義中可以看出神經網絡主要由兩部分組成,即“”和“神經網絡”。這里的“”是圖論中的數據結構,“神經網絡 ...

Mon Mar 01 22:36:00 CST 2021 0 1703
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數據。神經網絡(GNNs)是一種連接主義模型,它通過節點之間的消息傳遞來捕獲的依賴性。 與標准的神經網絡不同,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 ...

Mon Aug 24 01:20:00 CST 2020 0 1426
 
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