图神经网络
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【论文导读】- GraphFL: A Federated Learning Framework for Semi-Supervised Node Classification on Graphs
文章目录 论文信息 摘要 主要工作 Model-agnostic meta learning (MAML) GraphFL Framework 1. GraphFL用于联合Grap…
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【图神经网络实战】深入浅出地学习图神经网络GNN(上)
文章目录 一、图神经网络应用领域 1.1 芯片设计 1.2 场景分析与问题推理 1.3 推荐系统 1.4 欺诈检测与风控相关 1.5 知识图谱 1.6 道路交通的流量预测 1.7 …
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Pytorch+PyG实现GraphConv
文章目录 前言 一、导入相关库 二、加载Cora数据集 三、定义GraphConv网络 四、定义模型 五、模型训练 六、模型验证 七、结果 完整代码 前言 大家好,我是阿光。 本专…
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图机器学习——5.3 图神经网络:GNN与CNN及Transformer的关系
以上就是GNN的基本框架,下面我们来看看GNN与CNN框架及Transformer中的异同。 1)GNN vs. CNN CNN层与层之间的传递公式为: 其中, 表示像素 的8个相…
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机器学习笔记 – 什么是图注意力网络?
1、什么是图注意力网络? 顾名思义,图注意力网络是图神经网络和注意力层的组合。要理解图注意力网络,我们首先需要了解什么是注意力层和图神经网络。首先,我们将看一下对图…
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使用图神经网络从稀疏数据中学习连续时间偏微分方程
这是一篇在2020年发表在ICLR的论文,论文使用图神经网络从稀疏数据中学习连续时间偏微分方程,文章提出的模型主要创新点是允许任意空间和时间离散化,也就是说在求解偏微分划分网格时,网格可以是不均匀的,由于所求解的控制方程是未知的,在表示控制方程时,作者使用了消息传递的图神经网络进行参数化。在许多系统中偏微分方程至关重要。 但是求解大多数偏微分方程长期以来一直是一项艰巨的任务,通常需要复杂的数值求解技巧,尤其是当方程的参数或边界条件部分未知时。图神经网络 (GNN) 因为在非欧几里得系统建模中具有广泛的适