【图神经网络】GraphSAGE / 四六文摘

第一时间获取价值内容图表示学习Encoder-Decoder框架介绍和拓展本篇文章主要从一篇关于Graphs的表示学习的调研文章出发,介绍基于Graph表示学习的一个Encoder-Decoder ...

根据图结构(同构/异构)以及是否包含节点特征,我们将图分为如下六类:HON, AHON, HEN, AHEN, MHEN, AMHEN.同时我们也在下表中列出了处理各种类型的图的方法(其中GATNE- ...

如上所述,微信团队需要在包含多域信息的异构图上完成图卷积,每个节点要聚合来自多个领域的异构消息.之前传统的聚合方式,如mean/max pooling,矩阵相乘,可能带来异构消息相互抵销而引入信息损 ...

本文提出的算法主要聚焦于单一时刻子网络的结构特征学习,在这里我们借鉴了 GraphSAGE 通过对当前节点以及其邻居节点的特征信息的聚合来得到节点嵌入的思路. 和GraphSAGE不同的是,Graph ...

把神经网络模型扩展到图结构数据是当前机器学习领域的研究热点,其中的代表有图卷积网络以及它的变种形式.图卷积网络的训练通常采用监督学习的方法,借助图或节点的标签定义优化目标. 然而很多情况下,尤其是面对 ...

启发式函数h(n)告诉 A*从任何顶点到目标的最小成本的估计n.选择一个好的启发式函数很重要. A* 对启发式算法的使用# 启发式可用于控制 A* 的行为. 一个极端,如果h(n)是0,那么只g(n) ...

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 23篇原创内容公众号点上方人工智能算法与Python大数据获取更多干货在右上 ...

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 ...

一.Address 发表于NIPS 2016的一篇论文: Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Fi ...

一.Address Spectral Networks and Deep Locally Connected Networks on Graphs 地址:https://arxiv.org/pdf/1 ...

NLP近几年非常火,且发展特别快.像BERT.GPT-3.图神经网络.知识图谱等技术应运而生. 我们正处在信息爆炸的时代.面对每天铺天盖地的网络资源和论文.很多时候我们面临的问题并不是缺资源,而是找准 ...

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 ...

假期快要到了,本次给大家赠送5本人工智能领域的技术书籍,这次赠送的书籍是<图神经网络基础与前沿>. 这是一本什么样的书图神经网络是近两年学术界的热点,在顶级会议上的文章越来越多.目前图像 ...

【图神经网络】GraphSAGE