图神经网络生成研究

最新推荐文章于 2025-12-03 17:03:32 发布
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#算法

本文详细介绍了生成模型在人工智能领域的应用，包括自编码器和变分自编码器的基础原理，以及对抗性网络在图像生成和数据增强方面的贡献。文章讨论了这些技术如何推动深度学习的发展，并展望了未来的研究方向。

生成模型研究

https://blog.youkuaiyun.com/alimama_Tech/article/details/126863352

Starry memory
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图神经网络实战（17）——深度图生成模型
盼小辉丶的博客
07-18 6280
图生成是生成新图的技术，并且希望所生成的图具有真实世界中图的性质。由于传统图生成方法缺乏表达能力，因此提出了更加灵活的基于图神经网络的技术。本节中，我们介绍了三类深度图生成模型： 基于变分自编码器的模型、基于自回归模型和基于生成对抗网络的模型。
图神经网络实战（1）——图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)基础
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盼小辉丶的博客
01-02 13万+
本节全面介绍了图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) ，包括其在数据分析和机器学习中的重要性。首先探讨了图作为数据表示的相关概念及其在各个领域的广泛应用；然后深入探讨图学习的重要性，包括不同的应用和技术。最后，重点介绍了 GNN 架构，并对比了它与其他方法之间的原理和性能差异。
图神经网络实战（19）——异构图神经网络
盼小辉丶的博客
08-26 7675
异构图由不同类型的节点和边组成，可以表示实体之间的各种关系，这比单一类型的连接具有更高的表达能力。在本节中，我们将回顾关于同构图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 与消息传递神经网络框架的相关概念，以扩展 GNN 架构适用于异构图。首先，我们将创建自定义异构数据集。然后，将同构架构转化为异构架构。
图神经网络实战（6）——使用PyTorch构建图神经网络
盼小辉丶的博客
03-28 1万+
图数据集通常比简单的连接集合更加丰富，因为节点和边可以具有表示分数、颜色、单词等特征。包含这些额外信息在输入数据中对于生成最佳嵌入至关重要。在本节中，我们将使用 Cora 和 Facebook Page-Page 数据集，首先将它们视为表格数据集，观察香草神经网络在节点特征上的表现如何。然后，尝试在神经网络中加入拓扑信息，实现图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 架构：一个同时考虑节点特征和边的简单模型。最后，我们将比较两种架构的性能。
图神经网络实战（18）——消息传播神经网络
盼小辉丶的博客
08-09 6996
消息传递神经网络 (Message Passing Neural Network, MPNN) 通过消息传播机制对多种图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 模型做出了一般性总结。在本节中，我们介绍了 MPNN 框架，该框架通过信息、聚合和更新三个步骤统一了 GNN 层，同时介绍了如何在 PyTorch Geometric 中使用 MPNN 创建图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN) 层。
图神经网络实战（2）——图论基础
盼小辉丶的博客
02-29 1万+
图论 (Graph theory) 是数学的一个基本分支，涉及对图研究。图是复杂数据结构的可视化表示，有助于理解不同实体之间的关系。图论提供了大量建模和分析现实问题的工具，如交通系统、社交网络和互联网等。在本节中，将介绍图论的基本原理，主要涉及三个方面：图属性、图概念和图算法。
图神经网络实战（16）——经典图生成算法
盼小辉丶的博客
07-07 7276
图生成算法是指用于创建模拟图或网络结构的算法，这些算法可以根据特定的规则和概率分布生成具有特定属性的图，用于模拟各种复杂系统，如社交网络、生物网络、交通网络等。传统图生成技术已有数十年历史，并可用作各种应用的基准，但这些技术在生成的图类型上存在限制。这些方法大多数都专注于输出特定的拓扑结构，因此不能简单地模仿给定网络。在本节中，我们将介绍两种经典图生成技术：Erdős–Rényi 模型和小世界 (small-world) 模型。
图神经网络实战（23）——使用异构图神经网络执行异常检测
盼小辉丶的博客
01-13 4640
在本节中，我们探讨了如何使用图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 检测 CIDDS-001 数据集中的异常流量。首先，对数据集进行预处理，并将其转换为图表示法，从而捕捉到网络不同组成部分之间的复杂关系。然后，利用 GraphSAGE 运算符实现异构 GNN。捕捉图的异构性，使我们能够将流量分为良性和恶意两种。GNN 在网络安全中已经得到了广泛应用，并为研究开辟了新的途径。随着技术的不断进步和网络数据量的增加，GNN 将成为检测和预防安全漏洞的重要工具。
图神经网络的介绍
m0_49549614的博客
07-16 2743
近年来，深度学习领域关于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取得了新的突破。 图神经网络有很多比较好的综述[1][2][3]可以参考，更多的论文可以参考清华大学整理的GNN paper list[4] 。 本篇文章将从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GA
图神经网络实战（5）——常用图数据集
盼小辉丶的博客
03-20 9087
Cora 和 Facebook Page-Page 是图神经网络领域中经常使用的两个基准图数据集，通常用来比较不同模型的性能。在本节中，介绍了如何使用 PyTorch Geometric 库提供的数据集类加载 Cora 和 Facebook Page-Page 数据集，并探索了两个数据集的主要特征。
dfs|mask^翻转
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
11-30 156
注意到：灯泡状态周期是6。
基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现
2501_92729044的博客
11-30 267
本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 283
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
2401_83386596的博客
12-03 548
两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。
红包分配算法的严格数学理论与完整实现
12-03 508
红包分配问题可以严格定义为： 定义 1.1（红包分配问题）: 给定总金额 M>0M > 0M>0 和参与人数 n∈N+n \in \mathbb{N}^+n∈N+，分配函数 f:{1,2,...,n}→R+f: \{1, 2, ..., n\} \rightarrow \mathbb{R}^+f:{1,2,...,n}→R+ 需要满足：设 Ω\OmegaΩ 为样本空间，F\mathcal{F}F 为事件域，PPP 为概率测度： 1.2.2 随机变量性质 定义随机变量 XiX_iXi​ 表示第 iii 个人获
简单多源BFS问题
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MiauwYuki的博客
12-03 90
简单多源BFS问题
力扣每日一题：统计梯形的数目
yyssas的博客
12-03 118
同时，由于这里只是统计有平行边的四边形，会出现平行四边形，因为两对边都是平行边，因此被统计了两次。对于平行四边形，要判断，就是通过两个对角线的中点是相同的。因此，只要对角线的中点是相同的，然后找所有不同k的边，就可以顺利统计出平行四边形的个数。此处，首先要先统计所谓平行的边，判断依据就是斜率相同且截距不同，因此，要统计平行的边组成的梯形的个数，就是找k相同，b不同的。因此，要用一个哈希表，外层存k，内存存b，这样才能实现遍历的时候正确统计平行边个数。个点在笛卡尔平面上的坐标。给你一个二维整数数组。
L1-062 幸运彩票（C++）
2301_81427201的博客
11-29 256
彩票的号码有 6 位数字，若一张彩票的前 3 位上的数之和等于后 3 位上的数之和，则称这张彩票是幸运的。本题就请你判断给定的彩票是不是幸运的。
基于C++实现（控制台）应用递推法完成经典型算法的应用
神仙别闹的自留地
12-02 334
目的是通过课程设计的综合训练，培养学生实际分析问题、解决问题的能力，以及编程和动手能力，最终目标是通过课程设计这种形式，帮助学生系统掌握C这门课程的主要内容，养成良好的编程习惯，更好的完成教学任务。经过这次课设，进一步加深了我对递推的理解，递推实际上是一个很难的东西，经过在这次课设中的三道递推题目，也许3道题目和很少，但是当我深深的吃透了这三道题，我便对递推有了新的见解。在程序调试的过程中，我先逐步调试每一个小问题，对于约瑟夫问题，通过添加断点，我才发现深入的找出了问题的所在。作用：求解五渔夫分鱼问题。
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