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基于卷积ARMA滤波器的图神经网络

PAMI（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence）模式分析与机器智能-2021 IF: 17.730 Filippo Maria Bianchi Daniele Grattarola Lorenzo Livi Cesare Alippi Abstract 流行的图神经

多项式

卷积

ide

原创精选 2023-12-16 19:56:16 327 阅读

图注意力网络

ICLR 2018 Abstract 我们提出了图注意网络（GATs），这是一种新型的神经网络架构，在图结构的数据上进行操作，利用掩蔽的自注意层来解决先前基于图卷积或其近似的方法的缺点。通过堆叠层，其中的节点能够关注其邻域的特征，我们能够（隐含地）为邻域的不同节点指定不同的权重，而不需要任何昂贵的矩阵操作（如反转）或取决于预先知道的图形结构。通过这种方式，我们同时解决了基于频谱的图神经网络的

邻域

数据集

权重

原创精选 2023-12-08 20:13:32 244 阅读

Docker

1.安装配置 docker官网下载win版Docker Desktop安装程序，勾选WSL，点击OK安装。 Note：win系统安装前需要打开BIOS CPU虚拟化。安装完成后，打开Docker Desktop应用程序：打开CMD，输入docker version命令，出现Client和Server，说明docker安装并启动成功。 2.使用docker 创建一个js项

docker

Dockerfile

应用程序

原创 2023-12-02 20:51:02 101 阅读

大型图上的归纳表征学习

NIPS: Advances in neural information processing systems 2018 William L. Hamilton Rex Ying Jure Leskovec Abstract 大型图中节点的低维嵌入已被证明在各种预测任务中非常有用，从内容推荐到识别蛋白质功能。然而，大多数现有的方法要求在训练嵌入时图中的所有节点都存在；这些以前的方法本质上是

数据

邻域

数据集

原创 2023-11-16 14:04:19 107 阅读

DyHGCN:一种学习用户动态偏好的动态异构图卷积网络，用于信息扩散预测

DyHGCN: A Dynamic Heterogeneous Graph Convolutional Network to Learn Users’ Dynamic Preferences for Information Diffusion Prediction ECML-PKDD 2020 欧洲机器学习与数据挖掘顶级会议 Abstract 信息扩散预测是了解信息传播过程的一项基本任务。

时间戳

建模

数据集

原创精选 2023-11-15 21:04:00 525 阅读

基于图卷积网络的半监督分类

ICLR 2017 ABSTRACT 我们提出了一种在图结构数据上进行半监督学习的可扩展方法，该方法基于直接在图上操作的卷积神经网络的一个有效变体。我们通过谱图卷积的局部一阶近似来激励我们卷积结构的选择。我们的模型在图的边数上有线性扩展，并学习了编码局部图结构和节点特征的隐藏层表征。在引文网络和知识图谱数据集的一些实验中，我们证明了我们的方法在很大程度上优于相关方法。 1 INTRODUCT

ide

卷积

傅里叶变换

原创 2023-11-14 21:22:07 207 阅读

去噪扩散概率模型

Denoising Diffusion Probabilistic Models NeurlPS 2020 https://arxiv.org/pdf/2006.11239.pdf DALL E 2 https://openai.com/dall-e-2/ Abstract 我们提出了使用扩散概率模型的高质量图像合成结果，这是一类受非平衡热力学启发的潜在变量模型。我们的最佳结果是通过在加权变

参数化

数据

去噪

原创精选 2023-11-10 17:00:03 648 阅读

ACMP: 图神经网络中具有吸引力和排斥力的Allen-Cahn信息传递

ACMP: Allen-Cahn Message Passing with Attractive and Repulsive Forces for Graph Neural Networks ICLR 2023 Abstract 神经信息传递是图结构数据的基本特征提取单元，考虑到网络传播中相邻节点的特征，从一层到下一层。我们用一个具有吸引力和排斥力的相互作用的粒子系统以及在相变建模中产生的A

消息传递

粒子系统

数据集

原创 2023-11-09 14:16:40 221 阅读

基于图卷积网络的关系数据建模

Abstract 知识图谱实现了各种各样的应用，包括问题回答和信息检索。尽管在创建和维护方面投入了巨大的努力，但即使是最大的知识库（如Yago、DBPedia或Wikidata）仍然不完整。我们介绍了关系图卷积网络（R-GCNs）并将其应用于两个标准的知识库补全任务：链接预测（恢复缺失的事实，即主题-预测-对象三要素）和实体分类（恢复缺失的实体属性）。RGCNs与最近一类在图上操作的神经网络

数据集

编码器

基线

原创 2023-11-08 11:42:33 114 阅读

Pytorch环境配置（基于pycharm集成开发环境）

pycharm可以在官网（https://www.jetbrains.com/pycharm/）直接下载，有两个版本，社区版免费，足够深度学习使用。专业版收费，但可以使用学生邮箱注册然后免费使用。1. 下载、安装anaconda到以下镜像下载对应版本的anaconda：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/note：这个版本已经

python

官网

原创 2023-11-07 16:56:43 185 阅读

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