综述 | 图神经网络加速结构 / 四六文摘

美国物理学会院士 Barabasi 教授在其 2012 年发表于 Nature Physics 的文章中指出:「21 世纪将是网络理论的世纪,它正在形成的理论和算法框架将成为许多研究与应用领域的新的驱 ...

6月4日,本源量子宣布正式推出金融概率预测.网络监控和故障溯因新工具:量子贝叶斯算法应用程序[1]. 目前,IBM.Google等科技巨头对于贝叶斯网络的研究以理论为主,一些欧洲的量子计算公司也开 ...

撰文:吴婷婷在计算机技术飞速发展的今天,机器处理现实生活中复杂任务的能力也越来越强大.其中,从现实世界网络中挖掘有效.相关的信息在许多新兴应用中起着至关重要的作用.例如,在社交网络中,根据个人资料和 ...

AI科技评论报道近些年来,深度学习已经成为处理NLP各种任务的主要方法.由于用图(graph)来表征文本可以更好的获取文本的结构信息,且随着火热的图神经网络的兴起,各种各样的NLP问题开始用图结构的 ...

点击上方蓝字关注我们声明:本文转自专知微信公众号图是连接数据网络结构的一种常用表示形式.图数据可以在广泛的应用领域中找到,如社会系统.生态系统.生物网络.知识图谱和信息系统.随着人工智能技术的不 ...

李涵, 严明玉, 吕征阳, 李文明, 叶笑春, 范东睿, 唐志敏. 图神经网络加速结构综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(6): 1204-1229. 近年来,新兴的图神经网络因其强大 ...

仅做学术分享,如有侵权,联系删除转载于 :专知图神经网络与因果推理是当下大家关注的焦点,GNN有强大的图结构建模表达能力,因果推理旨在探究因果关系结构,如何将两者联系起来是一个挑战性的问题?来自T ...

AI蜗牛车 151篇原创内容公众号 Datawhale干货来源:纪厚业,北京邮电大学,图与推荐编辑:数据派THU 本文约1.5w字,干货满满,建议收藏本文对近期提出的 GNN 解释技术进行 ...

图神经网络(GNN)热度持续上升,之前我们曾介绍了清华两篇综述论文,参见:深度学习时代的图模型,清华发文综述图网络,和清华大学图神经网络综述:模型与应用.最近,IEEE Fellow.Senior M ...

图神经网络的可解释性是目前比较值得探索的方向,今天解读的2021最新综述,其针对近期提出的 GNN 解释技术进行了系统的总结和分析,归纳对比了该问题的解决思路.作者还为GNN解释性问题提供了标准的图数 ...

人工智能算法与Python大数据致力于提供深度学习.机器学习.人工智能干货文章,为AI人员提供学习路线以及前沿资讯仅做学术分享,如有侵权,联系删除转载于 :知网,专知摘要:随着计算机行业和互联 ...

设为 "星标",重磅干货,第一时间送达! 转载自 | AI科技评论作者 | 陈大鑫近些年来,深度学习已经成为处理NLP各种任务的主要方法.由于用图(graph)来表征文本可以更 ...

编辑/文龙 2020年,图机器学习(Graph ML)已经成为机器学习(ML)领域中的一个备受关注的焦点研究方向.其中,图神经网络(GNN)是一类用于处理图域信息的神经网络,由于有较好的性能和可解释性 ...

综述 | 图神经网络加速结构