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圖神經網絡（GNN）是一種直接作用于圖結構上的神經網絡。GNN的一個典型應用是節點分類，本質上，圖中的每個節點都與一個標簽相關聯，我們希望預測未標記節點的標簽。
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全面回顧Graph深度學習，一文看盡GNN、GCN、GAE、GRNN、GRL
不規則域(Irregular domain)。與圖像、音頻、文本等具有清晰網格結構的數據不同，圖處于不規則的域中，使得很難將一些基本的數學運算推廣到圖中...
神經網絡的基本知識，以及兩種更高級的算法：DeepWalk和GraphSage
在節點分類問題設置中，每個節點 v 的特征 x_v 與一個 ground-truth 標簽 t_v 相關聯。給定一個部分標記的 graph G，目標是利...
在圖分類數據集上，通過實驗驗證我們的理論，其中 GNN 的表達能力對于捕獲圖結構至關重要。特別是，我們對基于各種聚合函數的 GNN 性能進行了對比。我們...
ICLR 2019論文解讀：膠囊圖神經網絡的PyTorch實現
上圖所示為CapsGNN的簡化版本。它由三個關鍵模塊組成：1）基本節點膠囊提取模塊：GNN用于提取具有不同感受野的局部頂點特征，然后在該模塊中構建主節點...
接上一篇...... GNN加速器頂層架構 此GNN加速器是為GraphSAGE算法設計的，但是它的設計也可以應用于其他類似的GNN算法加速。其頂層架構...
一個基于PyTorch的幾何深度學習擴展庫，為GNN的研究和應用再添利器
作者在論文中寫道：“這是一個 PyTorch 的幾何深度學習擴展庫，它利用專用的 CUDA 內核實現了高性能。它遵循一個簡單的消息傳遞 API，將最近提...
為了解決圖的相似度學習問題，我們研究了GNN在這種情況下的使用，探討了如何將圖嵌入到向量空間中，并學習這種嵌入模型，使相似的圖在向量空間中更接近，而不同...
GNN 在經歷過 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，迎來了快速爆發期。
即在分布式計算或者多代理（multi-agent）系統中，如何在發生進程故障的情況下保持系統的可靠性（reliability）。這通常需要進程就計算過程...
GNN的架構在宏觀層面有著很多與傳統CNN類似的地方，比如卷積層、Polling、激活函數、機器學習處理器（MLP）和FC層等等模塊，都會在GNN中得以應用。
圖神經網絡將深度學習的預測能力應用于豐富的數據結構中，這些數據結構將物體及其對應關系描述為圖中用線連成的點。
聯邦學習和 GNN 都是當前 AI 領域的研究熱點。聯邦學習的多個參與方可以在不泄露原始數據的情況下，安全合規地聯合訓練業務模型，目前已在諸多領域取得了...
100 多個開箱即用的 GNN 模型示例，15 多個在 Open Graph Benchmark（OGB）上排名靠前的基準模型； * 150 多個 G...
我們首先學習什么是圖、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據上學習，從神經網絡以前的方法 (同時我們會探索圖特征) 到現在...
圖神經網絡是一類 ”用于處理可以表示為圖的數據“ 的人工神經網絡。我們通常能看到的例子有: 社交網絡的商品的推薦，蛋白質三維結構的預測和芯片設計優化等等。
數學和物理是一對老朋友。長期以來，它們見證了技術發展的起落，包括計算尺、計算器和Wolfram Alpha等輔助工具。
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