写在篇首图神经网络（GNN）是在各种图数据应用上强有力的深度学习算法。其基本学习范式可以归纳为：在训练节点或图上训练图神经网络参数，然后利用训练好的图神经网络预测节点或者图的标签。保证这种学习范式有效的一个基本假设是IID假设，即训练数据和测试数据同分布。然而，由于现实世界的复杂性和数据来源的不可控性，测试数据集在实际中难以保证与训练数据的同分布这一要求。这就从根本上违背了IID假设。我们据此试图
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2023-11-04 20:51:23
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引言：近年来，GNN技术由于其在图数据学习方面的出色表现，在许多领域得到了广泛的应用。在推荐系统中，大部分信息本质上具有图结构，而由于GNN对于表示学习具有一定的优势，所以GNN在推荐系统相关领域的应用迅速发展。本文尽可能用通俗的语言代替算法公式来进行讲述，希望可以让读者对推荐系统中的图神经网络有一个基本的了解。一、什么是图神经网络？Graph Neural Network（GNN），顾名思义，图
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2023-09-14 12:02:27
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图是一种数据结构，它对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模。近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN 最近已成为一种广泛应用的图分析方法。 为什么有图卷积神经网络 本质
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2023-09-14 12:29:28
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图神经网络1、神经网络基础1.1、图数据的应用场景重要的四个类别：同构图、异构图、属性图和非显示图同构图：节点类型和关系类型只有一种。如超链接关系构成的万维网；社交网络异构图：节点类型和关系类型不止一种。更贴近现实。属性图：节点和关系都有标签和属性，标签指节点或者关系的类型，属性是节点或关系的附加描述信息。非显示图：数据之间没有显示的定义出关系，需要依据某种规则或计算方式将数据的关系表达出来。如点
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2023-10-28 13:48:52
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**神经网络所需算力估算**近年来深度学习的应用场景越来越多，在生活各个方面都有需求，虽然其在于各个场景中都去的了很好的效果，但是深度学习搭建的各种算法模型还需要依托非常好的硬件平台才能达到精度，实时性等要求。硬件平台的算力是限制深度学习网络的在于各种前端应用的主要障碍，因此我们在设计神经网络的时候需要充分考虑其计算量，在所需计算量小的时候获取最好的效果，如精度，map或者像素IOU等。 FLOP
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2023-10-14 21:55:25
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深度学习在图像分类，机器翻译等领域都展示了其强大的能力，但是在因果推理方面，深度学习依然是短板，图神经网络在因果推理方面有巨大的潜力，有望成为AI的下一个拐点。DeepMind 公司最近开源了其GraphNet算法库，各大巨头公司也纷纷投入大量资源研究图神经网络，本文是AI前线第68篇论文导读，下面我们来深入了解图神经网络背后的原理和其强大的表征能力。摘要图神经网络（GNNs）广泛应用于图的表征学
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2023-12-30 21:56:56
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现在终于理解我们高中数学老师说的话了，计算不行，说明数学不行，数学不行能力不行，数学好才是真正的好！！！哈哈哈。 这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是隐含层，我们现在手里有一堆数据{x1,x2,x3,…,xn},输出也是一堆数据{y1,y2,y3,…,yn},现在要他们在隐含层做某种变换，让你把数据灌进去后得到你期望的输出。 在这
知识推理是知识图谱补全的手段，也是知识图谱领域的研究热点之一。知识图谱补全：补全知识图谱中不完整的或者隐含的知识。面向知识图谱的知识推理大致可以分为三类：（1）基于逻辑的推理方式：通过一阶谓词逻辑、描述逻辑、等利用规则推理出新的实体关系（2）基于统计的方法：通过机器学习从知识图谱中统计出规律（3）基于图的推理方法：path ranking算法和基于神经网络的方法
整理了一下学习ranknet需要知道的几点：1、ranknet是从概率角度，利用pairwise解决排序问题；2、最终我们学习的是一个为搜索结果打分的函数（Scoring Function），这个函数的作用是用来给搜索结果排序的，函数中带有未知参数，RankNet会帮你把参数训练出来，这个Scoring Function在这里并不是RankNet中特定的，因此只要提供的Scoring Functi
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2023-06-25 09:37:21
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FPGA数字信号处理（1）-AM调制的实现一：前言本内容分享为本人自学经历。受限于作者水平可能有不准确的地方。欢迎诸位批评指正。分享的文章需要一些基本的FPGA开发基础二：概述这部分简单，但却是最最重要的，把这部分看懂，所有的程序也就明白了。1. AM信号：（A+ma*cos(w0t)）*cos（wct）看到这个式子，首先肯定要产生两个频率不同的余弦波cos(w0t)，cos（wct）。立马想到调
GCN学习笔记1 基于谱域的GCN1.1 知识要点：1.2 Spectral-based models1.2.1 Spectral Network1.2.2 ChebNet（2016）1.2.3 GCN（2017）1.2.4 AGCN（2018）1.2.5 DGCN（2018）1.2.6 GWNN1.2.7 小结2 基于空间的GCN2.1 知识要点2.2 Spatial-based models
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2023-09-21 08:40:15
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作者丨东林钟声介绍：前段时间投入了大量的时间与精力编写了 Planer (Powerful Light Artificial NEuRon)框架，该框架仅依赖 NumPy 作为其矩阵计算库，并设计了 JSON 格式的及其精简的中间表达格式。最终通过正则表达式对 PyTorch 模型 TorchScript 进行解析实现模型自动转换到 Planer 框架进行推理。笔者已经转换了多种 CNN 模型在
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2023-12-05 12:09:06
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对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不关心打不打的问题，而要关心如何打赢的问题。 程序员如何学习机器学习 对程序员来说，机器学习是有一定门槛的（这个门槛也是其核心竞争力），相信很多人在学习机器学习时都会为满是数学公式的英文论文
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2023-10-31 00:03:30
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文章目录一、图卷积网络（Graph Convolutional Network）1.核心公式2.算法流程二、图注意力算法（GAT）1.计算方法2.多头Attention三、空间GNN四、编程实践GAT网络实现 一、图卷积网络（Graph Convolutional Network）在深度学习中，可以对图像进行卷积操作，即卷积神经网络。图像的卷积操作是将一个像素点周围的像素按照不同的权重叠加起来。
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2023-08-16 15:59:27
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论文链接：https://arxiv.org/pdf/1812.08434.pdfGNN相关论文列表链接：https://github.com/thunlp/GNNPapers 近日，清华刘知远老师组在arXiv上发表了一篇关于图神经网络的综述，本次论文浅尝在分享这篇论文的基础上，对图神经网络的相关方法及应用作一次梳理。一、前言图神经网络(GraphNeural Networks, GN
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2023-11-16 19:33:52
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图卷积神经网络利用图卷积神经网络提取拓扑图的空间特征，其方式主要可以分为基于空间域(vertex domain,spatial domain)的方法 以及 基于谱域(spectral domain)的方法两种。（一）基于空间域的方法:该方法思想较为直观，将图结构的数据转化为卷积神经网络能够高效处理的结构。处理的过程主要分为两个步骤： 1.从图结构当中选出具有代表性的nodes序列； 2.对于选出的
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2023-12-14 16:39:23
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这篇文章继续介绍神经网络基本结构及其中最重要的一个算法，梯度下降算法1.神经网络结构： 以上是神经网络的基本结构，分别是输入层，隐藏层，输出层 从输入层开始，每个神经元输入值*权重，求和后到隐藏层，再经过非线性转换等一系列变化，最终得到输出值。 以上是深度学习中神经网络结构，模型更加复杂，往往有更多的hidden layers 上图中不算输入层的话，是两个隐藏层，一个输出层，是三层的神经网络Mul
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2023-10-31 22:23:30
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【读文献笔记】图神经网络加速结构综述 前言一、图神经网络来源1.图神经网络用途2.图神经网络特点3.图神经网络主要阶段4.图神经网络加速面临的挑战5.本笔记内容包含内容二、图与图神经网络1.图数据结构2.图神经网络模型二、图神经网络编程模型与框架主流的图神经网络框架与扩展库三、图神经网络加速的挑战四、图神经网络加速结构分类方案1.支持算法方面2.支持阶段方面3.加速平台方面4.关键优化技术方面五
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2023-05-29 16:11:42
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2020年3月29日，中国中文信息学会·社会媒体处理专委会和北京智源人工智能研究院联合主办的“图神经网络在线研讨会2020”成功召开，超过5000人报名参加本次活动。会上，四位国内学者对图表示学习和图神经网络的最新理论进展和应用探索进行了介绍，题目分别是：《图卷积神经网络》 中国中文信息学会·社会媒体处理专委会副主任、中科院计算所研究员沈华伟《图神经网络 (GNN) 及认知推理》&nbs
广义上来说，NN（或是DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是从狭义上来说，单独的DNN、CNN、RNN及LSTM也可以对比。DNN(深度神经网络)神经网络是基于感知机的扩展，而DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。多层神经网络和深度神经网络DNN其实也是指的一个东西
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2023-09-05 13:55:19
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