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標(biāo)簽 > GNN
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）是一種直接作用于圖結(jié)構(gòu)上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。GNN的一個典型應(yīng)用是節(jié)點(diǎn)分類，本質(zhì)上，圖中的每個節(jié)點(diǎn)都與一個標(biāo)簽相關(guān)聯(lián)，我們希望預(yù)測未標(biāo)記節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽。
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）是一種直接作用于圖結(jié)構(gòu)上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。GNN的一個典型應(yīng)用是節(jié)點(diǎn)分類，本質(zhì)上，圖中的每個節(jié)點(diǎn)都與一個標(biāo)簽相關(guān)聯(lián)，我們希望預(yù)測未標(biāo)記節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽。
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）在社交網(wǎng)絡(luò)、知識圖、推薦系統(tǒng)甚至生命科學(xué)等各個領(lǐng)域得到了越來越廣泛的應(yīng)用。GNN在對圖節(jié)點(diǎn)之間依賴關(guān)系進(jìn)行建模的強(qiáng)大功能，使得與圖分析相關(guān)的研究領(lǐng)域取得了突破。
在計算機(jī)科學(xué)中，圖是由頂點(diǎn)和邊兩部分組成的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。圖G可以通過頂點(diǎn)集合V和它包含的邊E來進(jìn)行描述。
100 多個開箱即用的 GNN 模型示例，15 多個在 Open Graph Benchmark（OGB）上排名靠前的基準(zhǔn)模型； * 150 多個 G...
2023-03-08 標(biāo)簽：gpu數(shù)據(jù)集GNN 845 0
機(jī)器學(xué)習(xí)引發(fā)對科學(xué)見解的反思簡析
數(shù)學(xué)和物理是一對老朋友。長期以來，它們見證了技術(shù)發(fā)展的起落，包括計算尺、計算器和Wolfram Alpha等輔助工具。
2023-03-03 標(biāo)簽：探測器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī) 504 0
GNN與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的強(qiáng)強(qiáng)組合又會擦出怎樣的火花？
聯(lián)邦學(xué)習(xí)和 GNN 都是當(dāng)前 AI 領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多個參與方可以在不泄露原始數(shù)據(...
2023-02-17 標(biāo)簽：CSR機(jī)器學(xué)習(xí)CSC 1071 0
介紹圖機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識
我們首先學(xué)習(xí)什么是圖、為什么使用圖以及如何最佳地表示圖。然后，我們簡要介紹大家如何在圖數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以前...
2023-02-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)XMLUML 769 0
圖數(shù)據(jù)切分與模型數(shù)據(jù)載入的問題解析
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類 ”用于處理可以表示為圖的數(shù)據(jù)“ 的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們通常能看到的例子有: 社交網(wǎng)絡(...
2023-01-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)GNN 638 0
什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能做什么
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將深度學(xué)習(xí)的預(yù)測能力應(yīng)用于豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，這些數(shù)據(jù)結(jié...
2022-11-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)GNN 2533 0
接上一篇...... GNN加速器頂層架構(gòu) 此GNN加速器是為GraphSAGE算法設(shè)計的，但是它的設(shè)計也可以應(yīng)用于其他類似的GNN算法加速。其頂層架構(gò...
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）加速器的FPGA解決方案
GNN的架構(gòu)在宏觀層面有著很多與傳統(tǒng)CNN類似的地方，比如卷積層、Polling、激活函數(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)處理器（MLP）和FC層等等模塊，都會在G...
2020-10-19 標(biāo)簽：fpga存儲器機(jī)器學(xué)習(xí) 2893 0
這篇文章提出的圖卷積模型并沒有從頭去做圖像分割，而是在粗分割結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行改善。
2020-10-13 標(biāo)簽：醫(yī)學(xué)影像醫(yī)學(xué)圖像深度學(xué)習(xí) 4968 0
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迎來快速爆發(fā)期 GNN的原理、變體及拓展
GNN 在經(jīng)歷過 2017-2018 年兩年的孕育期與嘗試期之后，在 2018 年末至今的一年多時間里，迎來了快速爆發(fā)期。
2020-02-08 標(biāo)簽：3D視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)GNN 4887 0
Net5.5G智能云網(wǎng)即將全面發(fā)布，打造新一代數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施
中科大團(tuán)隊開發(fā)首個通用的大語言模型分子交互學(xué)習(xí)框架，在多個數(shù)據(jù)集超 4,000,000 個分子對上驗(yàn)證了其可靠性。
分享圖數(shù)據(jù)庫在制造業(yè)中的一些應(yīng)用
之所以這里說的是圖計算，而不是圖數(shù)據(jù)庫，是因?yàn)門igerGraph相較于其它的圖數(shù)據(jù)庫，它不僅僅是一個圖數(shù)據(jù)庫，而是基于圖數(shù)據(...
2022-09-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI算法GNN 1685 0
關(guān)于NLP任務(wù)的所有GNN相關(guān)技術(shù)介紹
傳統(tǒng)的NLP任務(wù)中，文本序列被認(rèn)為是一個由tokens組成的袋子，如BoW（詞袋模型）和TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）。
一個更直觀的角度對當(dāng)前經(jīng)典流行的GNN網(wǎng)絡(luò)
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，語音、圖像、自然語言處理逐漸取得了很大的突破，然而語音、圖像、文本都是很簡單的序列或者網(wǎng)格數(shù)據(...
2021-06-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)GNN 3055 0
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性是目前比較值得探索的方向，今天解讀的2021最新綜述，其針對近期提出的 GNN 解釋技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的總結(jié)...
2021-04-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SAGNN 2826 0
由于高度的復(fù)雜性和信息的結(jié)構(gòu)特征，圖上的機(jī)器學(xué)習(xí)是一項(xiàng)困難的任務(wù)。「GCN是被設(shè)計用來針對圖結(jié)構(gòu...
2021-03-30 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)GNNGCN 5568 0
GNN解釋技術(shù)的總結(jié)和分析與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋性綜述
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性是目前比較值得探索的方向，今天解讀的2021最新綜述，其針對近期提出的 GNN 解釋技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的總結(jié)...
2021-03-27 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)GNN 6463 0
詳解對GNN的預(yù)測過程的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用方法
圖數(shù)據(jù)的天然優(yōu)勢是為學(xué)習(xí)算法提供了豐富的結(jié)構(gòu)化信息，節(jié)點(diǎn)之間鄰接關(guān)系的設(shè)計成為了重要的先驗...
2021-04-03 標(biāo)簽：人工智能模型參數(shù)深度學(xué)習(xí) 4993 0
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆勢而上，7日學(xué)懂入門圖
要問這幾年一直在逆勢而上的技術(shù)有哪些？你一定不會忽略它圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 相比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，圖神經(jīng)網(w...
2020-11-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)GNN 1763 0
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理基于圖數(shù)據(jù)問題方面取得了巨大的成功
第一個工作是Research Track的《Towards Deeper Graph Neural Networks》。該工作從另一個角度去解讀深度圖神...
2020-10-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集GNN 3165 0
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