gongdiwudu的专栏

Graph Deep Learning （GDL）是一个新兴的研究领域。在学习和分析图形数据时，它非常有用。在这里，我将介绍一个简单的图神经网络（GNN） 的基础知识以及其内部工作原理背后的直觉。别担心，有大量彩色图表供您直观地了解正在发生的事情！

知识图谱是一种抽象数据结构，用于表示从多个数据源中提取的结构化相关信息。例如，幼稚园可用于组织互联网上的大量相关知识，并整合企业内部存在的数据。KG中表示的信息应易于人类理解和验证。

图神经网络 （GNN） 是神经网络的一个高级子集，适用于图结构中的数据。在制造过程中，这些网络可用于通过表示和分析生产系统中的复杂关系和依赖关系来优化操作。本文旨在阐明GNN在优化制造过程中的应用，重点是制造系统建模、过程模拟和优化生产计划。

这是一篇国外流体力学专家在可视化流体物理属性的设计实现。我们知道物理模型多半是微分方程，而将微分粒子看成是训练数据，能否得出解的近似形式？本篇给出这样的启发。对于重事科研工作的人无疑是个启发。

​IPU 是一种全新的大规模并行处理器，与Poplar® SDK共同设计，旨在加速机器智能。自第一代 Colossus IPU 以来，我们在芯片和系统架构中的计算、通信和内存方面取得了突破性进展，与 MK1 IPU 相比，实际性能提高了 8 倍。 GC200 是世界上最复杂的处理器，得益于 Poplar 软件，它变得易于使用，因此创新者可以实现人工智能突破。​

在本文中，我概述了图神经网络 （GNN），这是一类直接在图上运行的神经网络，利用节点和边的结构和语义信息。我阐述了GNN的工作原理、应用、与传统神经网络的区别，以及关键概念和术语。特别是，我关注了四种类型的GNN：图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）、时态图网络（TGN）和内存增强图神经网络（MA-GNN）。

图网络-GNN（Graph Neural Networks）是近几年研究的主题之一，虽不及深度神经网络那么火爆，但在一些领域，如分子化学方面是不得不依赖的理论。本文就一些典型意义的图神经网络消息传递展开阐述。

【CNN已老，GNN来了】DeepMind、谷歌大脑、MIT等27位作者重磅论文，图网络让深度学习也能因果推理DeepMind的提议：把传统的贝叶斯因果网络和知识图谱，与深度强化学习融合如何解决这个问题？DeepMind认为，要从“图网络”入手。大数医达创始人、CMU博士邓侃为我们解释了DeepMind这篇论文的研究背景。邓侃博士介绍，机器学习界有三个主要学派，符号主义（Symbolicism）、连接主义（Connectionism）、行为主义（Actionism）。符号主义的起源.

​在各种类型的GNN中，图卷积网络（GCN）已成为最普遍和应用最广泛的模型。GCN具有创新性，因为它们能够利用节点的特征及其局部性进行预测，从而提供了一种处理图形结构数据的有效方法。在本文中，我们将在推荐系统的背景下概述图论和图神经网络（GNN）。​

在本文中，我们探讨了图神经网络（GNN）在推荐系统中的潜力，强调了它们相对于传统矩阵完成方法的优势。GNN为利用图论来改进推荐系统提供了一个强大的框架。在本文中，我们将在推荐系统的背景下概述图论和图神经网络（GNN）。

什么是SOM（self orgnize map）自组织地图，是GNN类似的图神经网络的概念。因为神经网络实质上可以解释为二部图的权重，因此无论GNN还是SOM都有共同的神经网络属性。本文将叙述这中SOM内的结构模型。