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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(gè)典型應(yīng)用是節(jié)點(diǎn)分類,本質(zhì)上,圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都與一個(gè)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(gè)典型應(yīng)用是節(jié)點(diǎn)分類,本質(zhì)上,圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都與一個(gè)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(shí)圖、推薦系統(tǒng)甚至生命科學(xué)等各個(gè)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(jì)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(gè)開箱即用的 GNN 模型示例,15 多個(gè)在 Open Graph Benchmark(OGB)上排名靠前的基準(zhǔn)模型; * 150 多個(gè) G...
2023-03-08 標(biāo)簽:gpu數(shù)據(jù)集GNN 713 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(jì)算尺、計(jì)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(jì)算機(jī) 402 0
GNN與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的強(qiáng)強(qiáng)組合又會(huì)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(gè)參與方可以在不泄露原始數(shù)據(jù)的情況下,安全合規(guī)地聯(lián)合訓(xùn)練業(yè)務(wù)模型,目前已在諸多領(lǐng)域取得了...
2023-02-17 標(biāo)簽:CSR機(jī)器學(xué)習(xí)CSC 828 0
介紹圖機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)
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)以前的方法 (同時(shí)我們會(huì)探索圖特征) 到現(xiàn)在...
2023-02-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)XMLUML 613 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(luò)的商品的推薦,蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的預(yù)測和芯片設(shè)計(jì)優(yōu)化等等。
2023-01-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)GNN 521 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)構(gòu)將物體及其對應(yīng)關(guān)系描述為圖中用線連成的點(diǎn)。
2022-11-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)GNN 2367 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(jì)的,但是它的設(shè)計(jì)也可以應(yīng)用于其他類似的GNN算法加速。其頂層架構(gòu)...
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(huì)在GNN中得以應(yīng)用。
2020-10-19 標(biāo)簽:fpga存儲(chǔ)器機(jī)器學(xué)習(xí) 2770 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) 4776 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(shí)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 4681 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(duì)開發(fā)首個(gè)通用的大語言模型分子交互學(xué)習(xí)框架,在多個(gè)數(shù)據(jù)集超 4,000,000 個(gè)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(jì)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(gè)圖數(shù)據(jù)庫,而是基于圖數(shù)據(jù)庫平臺(tái)之上。
2022-09-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI算法GNN 1511 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(gè)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(gè)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(jù),是很結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),深度學(xué)習(xí)...
2021-06-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)GNN 2804 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)和分析,歸納對比了該問題的解...
2021-04-09 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SAGNN 2686 0
關(guān)于GCN的入門學(xué)習(xí)知識(shí)詳解
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(jì)用來針對圖結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它能從之前的網(wǎng)絡(luò)層中聚合信息。在圖中,這種機(jī)...
2021-03-30 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)GNNGCN 5314 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)和分析,歸納對比了該問題的解決思路。
2021-03-27 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)GNN 6215 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(jì)成為了重要的先驗(yàn)信息和交互約束。
2021-04-03 標(biāo)簽:人工智能模型參數(shù)深度學(xué)習(xí) 4819 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(huì)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(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢非常明顯: 1、非順序排序的特征學(xué)習(xí):GNN的輸出...
2020-11-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)GNN 1666 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(gè)工作是Research Track的《Towards Deeper Graph Neural Networks》。該工作從另一個(gè)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 3026 0
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