中科院计算所沈华伟：图卷积神经网络的思想起源 / 四六文摘

卷积神经网络的结构由输入层.卷积神经层(Convolutional Layer).下采样层(Pooling Layer).全连接层(Fully Connected Network)及输出层构成[20] ...

近年来,图表示学习(Graph Embedding)和图神经网络(Graph Neural Network, GNN)成为网络数据分析与应用的热点研究问题,其特点是将深度神经网络技术用于网络结构的建模 ...

转载于 :新智元图神经网络近几年的发展十分火热,主要原因还是图能够表示连通关系,例如知识图谱等更贴切现实应用!Google Research最近发了一篇博客,从零开始教学GNN的发展路程,不熟悉的同 ...

转载自:机器之心图神经网络(GNN)是目前热门的研究方向,但我们是否应把注意力过多地放在这上面?数据科学家 Matt Ranger 从模型的本质.性能基准测试.实践应用等方面陈述了自己的观点. 图神 ...

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 ...

6月23日,中科院计算所的研究员.智源研究院的智源青年科学家沈华伟老师在第二届北京智源大会上做了<图神经网络的表达能力>的报告. 在报告中,沈华伟老师提到:这几年,虽然图神经网络在其他领 ...

图神经网络(Graph Neural Network)的应用在近年来蓬勃发展,但同时对其质疑也从未消失.诸如对与大规模图数据的存储问题,表达能力问题,以及数据集的规范问题引发了许多讨论. 中科院计算所 ...

作者:刘芳编审:王新凯.寇建超排版:王落尘作为对人类健康造成最重大威胁的疾病之一,癌症一直是各国科学家们重点研究的对象.据世界卫生组织国际癌症研究署(IAR)发布的全球最新癌症预估数据显示,20 ...

文章来源于微信公众号智药邦(ID:PHAIMUS) 今天给大家介绍的是浙江工业大学智能制药研究院的段宏亮教授研究团队发表在Chemical Communications上的文章 " A g ...

推荐系统广泛应用于互联网应用和服务中.传统的协同过滤推荐算法通常会遇到用户-物品交互的稀疏性问题和冷启动问题,可以通过引入额外的信息来解决,如用户/物品属性信息和社交网络.近年来,为了解决上述问题,一 ...

您想知道的人工智能干货,第一时间送达 Graph Convolutional Networks图卷积网络涉及到两个重要的概念,Graph和Convolution.传统的卷积主要应用于Euclidean ...

今天给大家介绍的是Journal of Chemical Information and Modeling上的文章 "Prediction and Interpretable Visuali ...

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

中科院计算所沈华伟：图卷积神经网络的思想起源