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圖神經(jīng)網(wǎng)絡(GNN)是一種直接作用于圖結(jié)構(gòu)上的神經(jīng)網(wǎng)絡。GNN的一個典型應用是節(jié)點分類,本質(zhì)上,圖中的每個節(jié)點都與一個標簽相關聯(lián),我們希望預測未標記節(jié)點的標簽。
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(GNN)是一種直接作用于圖結(jié)構(gòu)上的神經(jīng)網(wǎng)絡。GNN的一個典型應用是節(jié)點分類,本質(zhì)上,圖中的每個節(jié)點都與一個標簽相關聯(lián),我們希望預測未標記節(jié)點的標簽。
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(GNN)在社交網(wǎng)絡、知識圖、推薦系統(tǒng)甚至生命科學等各個領域得到了越來越廣泛的應用。GNN在對圖節(jié)點之間依賴關系進行建模的強大功能,使得與圖分析相關的研究領域取得了突破。
在計算機科學中,圖是由頂點和邊兩部分組成的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。圖G可以通過頂點集合V和它包含的邊E來進行描述。
100 多個開箱即用的 GNN 模型示例,15 多個在 Open Graph Benchmark(OGB)上排名靠前的基準模型; * 150 多個 G...
2023-03-08 標簽:gpu數(shù)據(jù)集GNN 1.4k 0
數(shù)學和物理是一對老朋友。長期以來,它們見證了技術(shù)發(fā)展的起落,包括計算尺、計算器和Wolfram Alpha等輔助工具。
2023-03-03 標簽:探測器神經(jīng)網(wǎng)絡計算機 931 0
聯(lián)邦學習和 GNN 都是當前 AI 領域的研究熱點。聯(lián)邦學習的多個參與方可以在不泄露原始數(shù)據(jù)的情況下,安全合規(guī)地聯(lián)合訓練業(yè)務模型,目前已在諸多領域取得了...
我們首先學習什么是圖、為什么使用圖以及如何最佳地表示圖。然后,我們簡要介紹大家如何在圖數(shù)據(jù)上學習,從神經(jīng)網(wǎng)絡以前的方法 (同時我們會探索圖特征) 到現(xiàn)在...
2023-02-03 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡XMLUML 1.1k 0
圖數(shù)據(jù)切分與模型數(shù)據(jù)載入的問題解析
圖神經(jīng)網(wǎng)絡是一類 ”用于處理可以表示為圖的數(shù)據(jù)“ 的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。我們通常能看到的例子有: 社交網(wǎng)絡的商品的推薦,蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的預測和芯片設計優(yōu)化等等。
2023-01-13 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習GNN 921 0
什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡 圖神經(jīng)網(wǎng)絡能做什么
圖神經(jīng)網(wǎng)絡將深度學習的預測能力應用于豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中,這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將物體及其對應關系描述為圖中用線連成的點。
2022-11-08 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習GNN 2.9k 0
接上一篇...... GNN加速器頂層架構(gòu) 此GNN加速器是為GraphSAGE算法設計的,但是它的設計也可以應用于其他類似的GNN算法加速。其頂層架構(gòu)...
機器學習實戰(zhàn):GNN(圖神經(jīng)網(wǎng)絡)加速器的FPGA解決方案
GNN的架構(gòu)在宏觀層面有著很多與傳統(tǒng)CNN類似的地方,比如卷積層、Polling、激活函數(shù)、機器學習處理器(MLP)和FC層等等模塊,都會在GNN中得以應用。
圖神經(jīng)網(wǎng)絡迎來快速爆發(fā)期 GNN的原理、變體及拓展
GNN 在經(jīng)歷過 2017-2018 年兩年的孕育期與嘗試期之后,在 2018 年末至今的一年多時間里,迎來了快速爆發(fā)期。
2020-02-08 標簽:3D視覺神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)GNN 5.4k 0
Net5.5G智能云網(wǎng)即將全面發(fā)布,打造新一代數(shù)字基礎設施
中科大團隊開發(fā)首個通用的大語言模型分子交互學習框架,在多個數(shù)據(jù)集超 4,000,000 個分子對上驗證了其可靠性。
之所以這里說的是圖計算,而不是圖數(shù)據(jù)庫,是因為TigerGraph相較于其它的圖數(shù)據(jù)庫,它不僅僅是一個圖數(shù)據(jù)庫,而是基于圖數(shù)據(jù)庫平臺之上。
2022-09-21 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡AI算法GNN 2k 0
傳統(tǒng)的NLP任務中,文本序列被認為是一個由tokens組成的袋子,如BoW(詞袋模型)和TF-IDF(詞頻-逆文檔頻率)。
一個更直觀的角度對當前經(jīng)典流行的GNN網(wǎng)絡
隨著機器學習、深度學習的發(fā)展,語音、圖像、自然語言處理逐漸取得了很大的突破,然而語音、圖像、文本都是很簡單的序列或者網(wǎng)格數(shù)據(jù),是很結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),深度學習...
2021-06-18 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習GNN 3.5k 0
圖神經(jīng)網(wǎng)絡的可解釋性是目前比較值得探索的方向,今天解讀的2021最新綜述,其針對近期提出的 GNN 解釋技術(shù)進行了系統(tǒng)的總結(jié)和分析,歸納對比了該問題的解...
2021-04-09 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡SAGNN 3.3k 0
由于高度的復雜性和信息的結(jié)構(gòu)特征,圖上的機器學習是一項困難的任務。「GCN是被設計用來針對圖結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡,它能從之前的網(wǎng)絡層中聚合信息。在圖中,這種機...
GNN解釋技術(shù)的總結(jié)和分析與圖神經(jīng)網(wǎng)絡的解釋性綜述
圖神經(jīng)網(wǎng)絡的可解釋性是目前比較值得探索的方向,今天解讀的2021最新綜述,其針對近期提出的 GNN 解釋技術(shù)進行了系統(tǒng)的總結(jié)和分析,歸納對比了該問題的解決思路。
要問這幾年一直在逆勢而上的技術(shù)有哪些?你一定不會忽略它圖神經(jīng)網(wǎng)絡。 相比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡,圖神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢非常明顯: 1、非順序排序的特征學習:GNN的輸出...
2020-11-26 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡網(wǎng)絡GNN 2k 0
圖神經(jīng)網(wǎng)絡在處理基于圖數(shù)據(jù)問題方面取得了巨大的成功
第一個工作是Research Track的《Towards Deeper Graph Neural Networks》。該工作從另一個角度去解讀深度圖神...
2020-10-10 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集GNN 3.6k 0
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