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RSS订阅原创 FSG算法
原文An Efficient Algorithm for Discovering Frequent Subgraphs生成候选子图通过将两个大小为kkk的图合并，从而得到k+1k+1k+1图。同时两个kkk图要满足必须包含相同的k−1k-1k−1子图的条件。为了避免生成很多无用的kkk图，采用如下方式。令FiF_iFi表示一个频繁kkk子图，P(Fi)={Hi,1,Hi,2}\mathcal{P}(F_i)=\{H_{i,1},H_{i,2}\}P(Fi)={Hi,1,Hi,2}表示FiF_iF
2020-05-30 13:11:35
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原创 AGM算法
令G(V,E,LV,LE,φ)G(V,E,L_V,L_E,\varphi)G(V,E,LV,LE,φ)表示一个带标签的图，其中VVV和EEE分别表示顶点集和边集，LVL_VLV和LEL_ELE分别表示顶点和边的标签集，φ\varphiφ是一个标签函数定义了V→LVV \to L_VV→LV和E→LEE \to L_EE→LE的映射。FSM算法根据操作的数据不同，可以分为针对图数据库的和针对一个大图的（现在只讨论exact match方法）。根据每个顶点标签的id对顶点进行排序，然后根据该顺序
2020-05-29 21:36:23
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原创 VF2, VF3算法
1. VF2算法1.1 基本定义和整体流程原文An Improved Algorithm for Matching Large Graphs。VF算法能够解决有向/无向，有标签/无标签，图同构问题。原文中的符号和VF3算法不同，这里对某些符号采用了更为广泛地符号定义。给定两个图G1=(V1,E1)G_1=(V_1,E_1)G1=(V1,E1), G2=(V2,E2)G_2=(V_2...
2020-04-21 10:22:32
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原创 论文阅读：NeuGraph: Parallel Deep Neural Network Computation on Large Graphs
1 简介这篇文章为图神经网络设计了一个基于Multi-GPU的计算框架，主要包括，图顶点和边分块，冗余顶点的过滤，计算与传输的重叠。该框架适用于符合Scatter-ApplyEdge-Gather-ApplyVertex Neural Networks (SAGA-NN)类型的图神经网络。2 NeuGraph计算框架从整体上看，NeuGraph主要包括4部分：一个转换引擎能够将GNN转...
2019-11-15 22:28:10
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翻译 论文阅读笔记2
Optimizing Memory Efficiency for Deep Convolutional Neural Networks on GPUs1 论文简介作者研究了CNN各层的访存效率，并揭示了数据结构和访存模式对CNN的性能影响。并提出了优化方法。2 方法介绍2.1 Benchmarks数据集：MNIST，CIFAR，ImageNetCNN：AlexNet，ZFNet，VGG...
2019-02-27 14:58:26
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翻译 读论文笔记1
Bridging the Semantic Gaps of GPU Acceleration for Scaleout CNN-based Big Data Processing: Think Big, See Small1 内容简介在这篇论文中，作者分析了CNN运行在GPU上时的性能瓶颈，并为CNN建立了性能模型以及解决性能瓶颈的方法。作者提出了D3NN, a Distributed, De...
2019-02-26 15:16:48
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空空如也
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