
图神经网络
文章平均质量分 63
Nat_Jst
这个作者很懒,什么都没留下…
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pyg中Planetoid数据集下载失败解决方法
pyg中Planetoid数据集下载失败解决方法原创 2022-11-11 21:50:29 · 948 阅读 · 0 评论 -
Markdown 公式+机器学习与深度学习常用符号
数字xxx:标量x\mathbf{x}x:向量X\mathbf{X}X:矩阵X\mathsf{X}X:张量I\mathbf{I}I:单位矩阵xix_ixi, [x]i[\mathbf{x}]_i[x]i:向量x\mathbf{x}x第iii个元素xijx_{ij}xij, [X]ij[\mathbf{X}]_{ij}[X]ij:矩阵X\mathbf{X}X第iii行第jjj列的元素集合论X\mathcal{X}X: 集合Z\mathbb{Z}Z: 整数集合R\mathbb原创 2022-03-26 09:04:07 · 952 阅读 · 0 评论 -
图神经网络在知识图谱中的应用
文章目录1. 知识图谱1.1 无处不在的图结构1.2 知识图谱介绍1.3 知识图谱概念1.4 知识图谱构建流程1.4.1 知识抽取1.4.2 知识融合1.4.3 知识加工1.4.4 知识更新1.5 知识图谱应用2. 图神经网络2.1 图数据与其他数据区别2.2 图数据2.3 图2.3 图任务2.4 图神经网络2.5图卷积神经网络 GCN3.图神经网络在知识图谱中应用1. 知识图谱1.1 无处不在的图结构在我们现实生活中存在着大量的图结构,图结构能方便准确的建模现实世界,并且描述现实世界中各事原创 2022-03-22 20:24:43 · 6203 阅读 · 0 评论 -
【pytorch-geometric文档翻译】0. Notes说明
pytorch-geometric官方文档PYG DOCUMENTATION - PYG 文档PyG (PyTorch Geometric) 是一个基于 PyTorch 构建的库,可轻松编写和训练Graph Neural Networks 图神经网络 (GNNs),用于与结构化数据相关的广泛应用。它由来自各种已发表论文的对图和其他不规则结构进行深度学习的各种方法组成,也称为geometric deep learning 几何深度学习。 此外,它还包含易于使用的mini-batch loaders 小批翻译 2022-03-09 19:14:47 · 1848 阅读 · 0 评论 -
图神经网络及认知推理-唐杰-清华大学
图神经网络及认知推理-唐杰-清华大学图神经网络及认知推理无处不在的网络数据特点:数据规模大从机器学习的角度,网络结构任务:网络嵌入/网络表示学习与图神经网络相关研究:网络表示学习/图嵌入给定网络学习网络中每个节点的表示,使用低维向量在低维空间表示节点,具有相似标签的节点得到的节点表示更靠近。网络表示学习为什么比较难?现在的深度学习工具箱是为简单的序列或规则的网格设计的CNNs用于固定大小的图像/网格RNNs或word2vec用于文本/序列但是网络中的结构更复杂!复原创 2022-02-21 13:56:50 · 736 阅读 · 0 评论 -
数学之美-数学应用
推荐B站up主3Blue1Brown主页有一些深度学习、概率论、微积分的数学知识。傅里叶变换神经网络结构反向传播算法梯度下降法原创 2022-02-15 22:36:23 · 291 阅读 · 0 评论 -
实体对齐算法在电商领域当中的实践和应用
来源:DataFun202201期月刊分享人:赵学敏 博士 京东科技 知识挖掘算法团队负责人导读:在电商企业采购和运营过程中,如果要想掌握商品的实时价格等行情信息,就需要对齐各个电商网站的商品。由于各个电商网站的运营体系不同,网站的类目体系、商品属性等等往往存在很大差异,需要将这些实体信息进行统一的对齐和匹配。此外,还需要考虑在数以亿级的商品体量下,商品信息有各种错误的情况下如何提升算法效果。本文将介绍商品图谱构建与表示、实体对齐等技术在电商领域的一些具体实践和应用。原创 2022-02-12 23:20:06 · 1293 阅读 · 0 评论 -
GNN(pytorch-geometric)
官方文档图结构:什么是图神经网络中的状态更新函数?1.安装官方文档中提供了三种安装方式:我使用Installation via Anaconda在虚拟环境中运行:conda install pyg -c pyg -c conda-forge安装成功即可。2.使用...原创 2022-02-12 21:38:25 · 809 阅读 · 0 评论 -
GNN介绍
GNN:graph neural network 图神经网络由于 GNN 在图节点之间强大的建模功能,使得与图分析相关的研究领域取得了突破。图神经网络(GNN)是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。1.应用领域由于其较好的性能和可解释性,现已被广泛应用到各个领域。涵盖了推荐系统、组合优化、计算机视觉、物理 / 化学以及药物发现等领域。推荐系统:图结构数据是来自用户与电子商务平台上产品交互的上下文中,因此,许多公司采用 GNN 进行产品推荐。一个标准的案例是对用户于商品的交互关系进行建模,然后以某种原创 2022-02-12 21:38:12 · 1637 阅读 · 0 评论 -
end-to-end 神经网络
学习神经网络的时候,常常看到论文里说,这个网络是end-to-end的,end-to-end是指什么样子的网络?端到端指的是输入是原始数据,输出是最后的结果,原来输入端不是直接的原始数据,而是在原始数据中提取的特征,这一点在图像问题上尤为突出,因为图像像素数太多,数据维度高,会产生维度灾难,所以原来一个思路是手工提取图像的一些关键特征,这实际就是就一个降维的过程。那么问题来了,特征怎么提?特征提取的好坏异常关键,甚至比学习算法还重要,举个例子,对一系列人的数据分类,分类结果是性别,如果你提取的特征是头发原创 2022-02-11 17:45:06 · 120 阅读 · 0 评论 -
【图神经网络】GNN从入门到精通
文章目录1.Graph基本介绍1.1 图的表示1.2 图的特性• 子图 Subgraph• 接通图 Connected Graph• 连通分量 Connected Component• 最短路径 Shortest Path• 图直径 Diameter1.3 图中心性. Centrality• 度中心性 Degree Centrality• 特征向量中心性 Eigenvector Centrality• 中介中心性 Betweenness Centrality• 连接中心性 Closeness Central原创 2022-01-24 22:21:53 · 2629 阅读 · 0 评论