【图神经网络】基于图的生成模型

原创 已于 2022-11-22 19:43:46 修改 · 1k 阅读 · 2 ·
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#神经网络 #人工智能 #深度学习

于 2022-11-14 20:00:46 首次发布
本文深入探讨了三种主流的深度学习生成模型：变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)和基于流的模型。重点介绍了基于流的GraphAF模型在分子图生成上的应用，以及其自回归特性。同时，文章还对图生成模型的最新进展进行了综述，包括GraphGAN等技术。
图神经网络实战（17）——深度图生成模型
盼小辉丶的博客
07-18 6291
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（16）——经典图生成算法
盼小辉丶的博客
07-07 7290
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。
图机器学习 - cs224w Lecture 8 & 9 -图神经网络 及 深度生成模型
Step to a New World
05-16 953
文章目录Graph Neural NetworkGraph Convolutional NetworkGraphSAGEGraph Attention NetworkTipsDeep Generative Models for GraphsGraphRNN: a Auto-Regressive ModelsTractability Graph Neural Network 这一课主要讲了如何用深度学习的方法来做 embedding，也就是最近很火的 Graph Neural Network 图神经网络。之所
图神经网络模型 The Graph Neural Network Model
明远
01-12 3万+
Abstract 数据包含许多潜在关系可以表示为图，这些数据存在于科学和工程的众多领域，比如计算机视觉、分子化学、分子生物、模式识别以及数据挖掘。本文提出了一种新型的神经网络模型，称为图神经网络(GNN)模型，对现有的神经网络模型进行了拓展，适用于处理可以表示为图的数据。GNN模型通过一个函数τ(G,n)∈Rm\tau(G,n) \in \mathbb{R}^mτ(G,n)∈Rm将图GGG和其中的...
GNN图网络 之 生成模型（graph generative networks)---GRAPH-TO-GRAPH(JTNN-junction tree)
qq_36710839的博客
11-26 4753
最近开始看图网络相关的论文。（日常流水账记录） 深度学习火了这么多年，感觉已经是一片红海。但是从深度学习这一成功例子中衍生出来的GNN网络目前为止还算是一篇蓝海。仅仅是从CNN中照搬过去的pooling，attention，rnn，VAE，GAN等等概念，都已经发了很多篇顶会，而且日期基本上围绕在18年左右。因此这一领域确实大有可为。 根据老师的安排，我开始看GNN里面跟生成模型相关的论文，去...
图神经网络实战（1）——图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)基础
热门推荐
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。
基于图神经网络与潜在扩散模型的关系数据生成方法及其应用
03-04
内容概要：本文介绍了一种新型的关系数据合成方法，主要利用了图神经网络（GNN）和潜伏扩散模型。作者提出用异构图表示关系数据库，采用分阶段的方式：首先训练一个变分自编码器（VAE），获得表格数据的联合表征；...
基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的图像生成模型Matlab实现与解析 卷积神经网络
最新发布
05-24
内容概要：本文详细介绍了如何使用Matlab实现基于深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的图像生成模型。主要内容包括数据准备、生成器和判别器的定义、训练过程以及损失函数的设计。通过MNIST手写数字数据集进行实验，展示...
KDD‘20 | 基于生成模型的图神经网络预处理方法
paper_reader的博客
10-28 1087
阅读更多，欢迎关注公众号：论文收割机（paper_reader） 因为排版问题，很多图片和公式无法直接显示，欢迎关注我们的公众号点击目录来阅读原文。 Hu, Ziniu, et al. "GPT-GNN: Generative Pre-Training of Graph Neural Networks."KDD. 2020. 引言 相信大家对“预处理-精调优”的神经网络训练方式都不陌生。自从2018年谷歌提出BERT以来，不少复杂的神经网络都是以这种方式进行训练的：现在大量的通...
图神经网络从入门到入门
zandaoguang的博客
05-14 1228
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨yyHaker来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/136521625编...
图神经网络（Graph Neural Networks）
04-26
图神经网络无疑是现在最火的AI技术之一，在本文中，全面详细地介绍了GNN的背景动机、GCN、循环关系网络、通用网络。
图神经网络 图像处理,神经网络生成图片
神经网络爱好者
09-01 870
最后经过很多次的抽象化，你会将原始的矩阵变成一个1维乘1维的矩阵，这就是一个数字。人脸，表情，年龄，这些原理都是类似的，只是初始的样本数量会很大，最终都是通过矩阵将具体的图像抽象成了数字，因为计算机只认识数字。6、接下来需要切换到美容的编辑窗口，点击软件上面的美容，然后找到左边的磨皮按钮，点击进入，选择智能磨皮，并且是整体磨皮，把磨皮程度设置为“深”，再点击应用按钮。9、还要应用一个睫毛膏效果，点击左边的睫毛膏按钮，进入睫毛膏的编辑窗口，选择画笔合适的大小和力度在眼睛和眉毛处点击，把眼睛的眼线和眉毛加黑。.
gephi生成网络关系图_GPT-GNN：图神经网络的生成式预训练
weixin_39616503的博客
11-21 476
论文标题：GPT-GNN: Generative Pre-Training of Graph Neural Networks论文链接：https://arxiv.org/abs/2006.15437代码链接：https://github.com/acbull/GPT-GNNPPT：https://acbull.github.io/pdf/gpt.pptx简介本文研究如何利用图生成作为自监督任务来预...
基于生成式回放的流式图神经网络模型
阿里妈妈技术
09-14 1043
丨目录：· 摘要· 背景· 方法· 实验· 总结与展望·参考文献1. 摘要近些年来图神经网络模型在图数据的不同任务上取得了很大进展。然而真实世界的图数据往往是以流式形式存在的，已有一些方法对图神经网络模型进行更新，比如说在每个时间片上对全图进行重新训练，但是会导致很高的计算复杂度；而传统在线学习方法则会导致灾难性遗忘的发生，使得模型无法在全图上有无损的效果。在本文中，我们提出了一种在流式场景下...
图神经网络的5个基础模型
qq_44400759的博客
03-24 1648
图中节点拿到它一、二跳邻居的信息，网络层数就是2，为了更新红色节点，首先在第一层将蓝色节点的信息聚合到红色节点上，将绿色节点的信息聚合到蓝色节点上。GraphSAGE是一个Inductive Learning框架：训练时它仅仅保留训练样本到训练样本的边，包含Sample和Aggregate两大步骤，Sample是指如何对邻居的个数进行采样，Aggregate是指拿到邻居节点的embedding之后如何汇聚这些embedding更新自己的embedding信息。GCN在训练的时候需要知道整个图的结构信息。
什么是图神经网络？
专注于人工智能领域的小何尚
03-09 5578
GNN 将深度学习的预测能力应用于丰富的数据结构，这些数据结构将对象及其关系描述为图中由线连接的点。
《神经网络与深度学习》-深度生成模型
Passenger_zhang的博客
08-31 1663
深度生成模型1. 概率生成模型1.1 密度估计1.2 生成样本1.3 应用于监督学习2. 变分自编码器2.1 含隐变量的生成模型2.2 推断网络2.2.1 推断网络的目标2.3 生成网络2.4 模型汇总2.5 再参数化2.6 训练3. 生成对抗网络3.1 显式密度模型和隐式密度模型3.2 网络分解3.3 训练3.4 一个生成对抗网络的具体实现：DCGAN3.5 模型分析3.6 改进模型   概率生成模型（Probabilistic Generative Model）简称生成模型，指一系列用于随机生成可观测数
图神经网络初探
Kaiyuan_sjtu的博客
10-03 8226
介绍随着图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）热潮的出现，了解、掌握图神经网络相关原理以及应用相关技术越来越成来从事人工智能人员的必要条件。本文主要概述图神经网络...
AI与艺术——图像生成网络经典算法
知来者逆的博客
01-06 7740
生成模型是一种训练模型进行无监督学习的模型，即，给模型一组数据，希望从数据中学习到信息后的模型能够生成一组和训练集尽可能相近的数据。图像生成（Image generation，IG）则是指从现有数据集生成新的图像的任务。图像生成模型包括无条件生成和条件性生成两类，其中，无条件生成是指从数据集中无条件地生成样本，即p(y)；条件性图像生成是指根据标签有条件地从数据集中生成样本，即p(y|x)。
图神经网络与潜在扩散模型相结合的关系数据生成方法
资源摘要信息:"本文介绍了一种基于图神经网络（GNN）和潜在扩散模型的关系数据合成方法。关系数据库利用异构图来表示，其中的关键是通过分阶段的训练过程：首先利用变分自编码器（VAE）进行训练，获得表格数据的联合...
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