【图神经网络】二部图神经网络

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#神经网络 #深度学习 #人工智能

于 2022-09-08 17:11:03 首次发布
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。
Transformer与图神经网络的融合与应用
AI天才研究院
04-29 853
近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。其中，Transformer模型和图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是两个备受关注的研究方向。Transformer最初应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制实现了并行计算和长距离依赖建模，取得了显著的性能提升。而图神经网络则专注于处理图结构数据，通过对节点信息的聚合和传播，实现了高效的图表示学习和下游任务求解。
图神经网络（一）：综述
u013010473的博客
08-04 7314
图神经网咯综述
【综述笔记】Graph Neural Networks in Recommender Systems
weixin_45519842的博客
12-08 1740
原文链接：https://arxiv.org/pdf/2011.02260.pdfAbstract如今推荐系统的研究非常火热，GNN也在很多领域表现优异。推荐系统主要的挑战是从历史交互(...
协同过滤算法_SIGIR 2019 开源论文：基于图神经网络的协同过滤算法
weixin_39622643的博客
11-18 525
本文同步发表在PaperWeekly张俊：SIGIR 2019 开源论文：基于图神经网络的协同过滤算法​zhuanlan.zhihu.com作者丨纪厚业单位丨北京邮电大学博士生研究方向丨异质图神经网络，异质图表示学习和推荐系统论文：https://www.paperweekly.site/papers/3212源码：xiangwang1223/neural_graph_collaborative_...
图神经网络系列（二）图卷积神经网络
sinat_16211087的博客
05-08 4700
图卷积神经网络 （1）基于谱方法(Spectral Methods): 由卷积定理可知，函数卷积的傅立叶变换是函数傅立叶变换的乘积。 未完待续。。。。。。 （2）基于非谱方法(Non-spectral Methods): ...
二层神经网络 图示
八千里路云和月
06-23 1578
二层神经网络图解 反向误差传播法： 其中Affine层如下： 其中dot 为矩阵乘法 其中，Softmat-with-Loss层，把softmax 函数和 cross_entropy_error函数合一起来考虑： sigmoid函数的反向传播： ...
入门图神经网络（2）
rosefun96的博客
11-19 614
1. 简介 图神经网络的主要思想是：对目标节点，使用相邻的节点来进行计算。而相邻节点又要需要他的相邻节点来计算，形成多层的结构。 至于，相邻节点如何用来计算目标节点，方法有两个，一个是平均领域的信息；另一个是使用神经网络来进行计算。 数学表示： 当前时刻的节点，由上一层的embedding,和它相邻节点平均值相加得到，并且经过非线性映射。 模型训练： 对权重矩阵 W, B,使用随机梯度方法进...
带有符号图的耦合时滞神经网络的二部同步.pdf
09-25
"带有符号图的耦合时滞神经网络的二部同步" 本文研究了耦合神经网络的二部同步问题，其中耦合项包括线性耦合项和非线性时滞耦合项。通过规范变换，将符号网络的二部同步问题转换成无符号网络的同步问题，并应用...
图（Graph）和 图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）
Rhett_Butler0922的博客
04-28 798
图（Graph）是一种表示实体及其关系的数据结构，数学上定义为 G=(V,E)G = (V, E)G=(V,E)，其中：图的类型包括：每个节点可以有特征向量 xv∈RFx_v \in \mathbb{R}^Fxv​∈RF，表示节点的属性；边也可以有特征 euve_{uv}euv​，表示关系的属性。图神经网络（Graph Neural Networks, GNN） 是一类专门设计用于处理图结构数据的神经网络。GNN通过利用图的拓扑结构（节点和边的连接关系），学习节点、边或整个图的表示（embedding），用
BP神经网络用于两类图片识别分类
09-06
BP神经网络用于两类图片识别分类
基于图神经网络的推荐系统,图神经网络算法分类
xilao138的博客
10-21 1446
The neuron --------------------------------------------------------------------------------虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。Introduction --------------------------------------------------------------------------------神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。
二分图&网络流
....
04-19 1065
二分图 定义 二分图，又称二部图，英文名叫 Bipartite graph。 二分图是什么？节点由两个集合组成，且两个集合内部没有边的图。 换言之，存在一种方案，将节点划分成满足以上性质的两个集合。 性质 如果两个集合中的点分别染成黑色和白色，可以发现二分图中的每一条边都一定是连接一个黑色点和一个白色点。 二分图不存在长度为奇数的环 因为每一条边都是从一个集合走到另一个集合，只有走偶数次才可能回到同一个集合。 二分图判定 染色法 O(m+n)O(m+n)O(m+n) 题目链接 首先随意选取一个未染色的
基于图卷积神经网络GCN的二部图链路预测方法实现思路和完整代码【可用于疾病-靶点、miRNA-疾病等相关预测】
刘文凯的博客
04-15 3201
在前向传播函数中，首先对节点特征进行两层 GCN 卷积操作，然后将边索引按照顺序重新排列，接着通过 pro_data 函数筛选出源节点和目标节点的特征向量，并将其拼接在一起，最后通过全连接层得到输出。edge_index_pos 表示有边相连的节点对的索引，edge_index_neg 则表示没有边相连的节点对的索引。这里使用 numpy 库的 random.shuffle 函数将数据索引随机打乱，并按照 8:2 的比例划分为训练集和测试集。从正负样本中随机选取相同数量的边，形成平衡的训练集。
二分图与网络流
小元勋的博客
09-22 424
二分图 如果一张无向图的nnn(n≥2)(n≥2)(n≥2) 个节点可以分成 A,BA,BA,B 两个非空集合，其中 A⋂BA \bigcap BA⋂B为空，并且在同一集合内的点之间都没有边相连，那么称这张无向图为一张二分图。 A,BA,BA,B分别称为二分图的左部和右部。 二分图判定 无向图是二分图⇔⇔⇔图中无奇环（长度为奇数的环） 使用染色法，一个顶点涂黑色，另一个顶点涂白色，若搜到颜色...
2023.2.3，周五【图神经网络 学习记录17】二部图——BiNE算法：显式关系，隐式关系；新的随机游走方式 特点：随机游走次数 是跟节点中心性相关的，在随机游走的过程中 添加一个停止随机游走的概率
追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光
02-03 576
【图神经网络 学习记录17】二部图——BiNE算法：显式关系，隐式关系；新的随机游走方式 特点：随机游走次数 是跟节点中心性相关的，在随机游走的过程中 添加一个停止随机游走的概率。
图论 二分图 小世界网络 语义网络
安
07-29 3520
图论 小世界网络 二分图 最小覆盖 最大匹配 聚合系数 集聚系数 社交网络 物联网 语义网络图论首先“连通图”很容易理解，比如这个世界每个人做一个节点的话，把相互认识的两人间连一条线，整张图多半可能就是一张连通图。对于一个连通图G，就产生了两个概念：特征路径步长和聚合系数 特征路径长度（characteristic path length）
神经网络与深度学习——神经网络基础——二分分类
kazuhura的博客
08-06 393
二分分类结果是映射到离散的值上，比如给你一张图片，得到结果这张图片是猫（1）还是不是（0） 图片在计算机里的存储方式：一张6464像素大小的图片，在计算机中会有3个6464大小的矩阵来存储红绿蓝三个通道的亮度信息 将所有像素值取出放入特征向量中，得到一个长度为64643的向量 一些符号表示 Ø 用(x,y)表示一个样本，其中x是维的特征向量，y是标签值0或1 Ø 训练集大小为m Ø 有时为区分训练集和测试集，会标明test和train Ø X表示训练集矩阵，将特征向量按列
干货 | 漫谈图神经网络
zandaoguang的博客
03-03 1239
公众号关注“视学算法”设为 “星标”，DLCV消息即可送达！来自 |知乎作者 | SivilTaram地址 |https://zhuanlan.zhihu.com/p/108294...
图神经网络与二部图
最新发布
05-27
### 图神经网络在二部图中的应用和实现方法 #### 1. 二部图的定义与特性 二部图（Bipartite Graph）是一种特殊的图结构，其中节点可以分为两个互不相交的集合 \( U \) 和 \( V \)，且所有边都连接一个来自 \( U \) ...
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