【机器学习】图神经网络：深度解析图神经网络的基本构成和原理以及关键技术
引言 随着机器学习技术的迅猛发展，越来越多的数据类型得到了广泛的研究和应用。其中，图数据由于其能够表示复杂关系和结构的特点，逐渐成为研究的热点。然而，传统的机器学习和神经网络方法在处理图数据时往往力不从心，因为它们主要针对的是结构化数据（如表格数据）或序列数据（如文本和时间序列）。因此，如何高效地处理和分析图数据成为了一个重要的研究课题。 图数据在实际生活中无处不在，例如社交网络...
机器学习PAI这个图对象 部分 下面的左侧文字 被遮挡，看不到了?
https://graph-learn.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh_CN/gl/graph/graph_object.html机器学习PAI这个图对象 部分 下面的左侧文字 被遮挡，看不到了?
图机器学习入门：基本概念介绍
图机器学习（Graph Machine Learning，简称Graph ML）是机器学习的一个分支，专注于利用图形结构的数据。在图形结构中，数据以图的形式表示，其中的节点（或顶点）表示实体，边（或链接）表示实体之间的关系。 本篇文章将从基础开始介绍什么是图，我们如何描述和表示它们，以及它们的属性是什么。 图论是在18世纪由欧拉引入的，用来解决著名的柯尼斯堡大桥问题：是否有可能只穿过七座桥中...
您好，我在机器学习PAI本地环境训练样例数据集，报错如下图所示，这是怎么回事呢？
您好，我在机器学习PAI本地环境训练样例数据集，报错如下图所示，这是怎么回事呢？我在windows系统上使用docker镜像启动的方式
问下机器学习PAI如果itemid对应的是多个类目，也能用图中这种方式写么？
问题1：问下机器学习PAI如果itemid对应的是多个类目，也能用图中这种方式写么？ 比如itemid是一个序列(itemid1,itemid2,.....,itemidN)，它的side info是一个类目序列，并且一个itemid对应多个类目，类似于这种(cate11|cate12|cate13,cate21|cate22|cate23,....,cateN1|cateN2|cateN3)我....
机器学习PAI easyrec官方可以提供一个结合tensorflow 冻结图、优化图结构的网络模？
机器学习PAI easyrec官方可以提供一个结合tensorflow 冻结图、优化图结构的网络模型优化脚本吗？
机器学习PAI 返回一个计算图。保存的时候，是直接按照如下方法操作么？
机器学习PAI frozen_graph_def = optimize_for_inference_lib.optimize_for_inference( frozen_graph_def, input_nodes, output_nodes, tf.float32.as_datatype_enum ) 执行这个optimize_f...
机器学习PAI这个OSS 路径应该填写 什么啊 我复制 第二张图底下的,为啥还是 报错
问题1:大佬们 机器学习PAI这个OSS 路径应该填写 什么啊 我复制 第二张图底下的,为啥还是 报错呢？问题2:抱歉 这么晚 打扰 这个路径是在哪里获得呢 是去OSS 页面嘛复制这个嘛
浙大团队将化学知识引入机器学习，提出可外推、可解释的分子图模型预测反应性能
编辑 | 绿萝化学反应的预测建模在药物发现和材料科学等各个行业中起着至关重要的作用。然而，由于化学转化的复杂性和多样性，实现具有所需外推能力和化学可解释性的合成转化预测模型具有挑战性。为了弥补丰富的化学领域知识与先进的分子图模型之间的差距，来自浙江大学洪鑫课题组提出了一种嵌入数字化空间和电子信息的基于知识的分子图模型：SEMG-MIGNN。此外，还开发了分子相互作用模块，以了解反应组分的协同影响....
一文综述「联邦图机器学习」，概念、技术、应用全都有
一文总结联邦图机器学习。近年来，图已被广泛应用于表示和处理很多领域的复杂数据，如医疗、交通运输、生物信息学和推荐系统等。图机器学习技术是获取隐匿在复杂数据中丰富信息的有力工具，并且在像节点分类和链接预测等任务中，展现出很强的性能。尽管图机器学习技术取得了重大进展，但大多数都需要把图数据集中存储在单机上。然而，随着对数据安全和用户隐私的重视，集中存储数据变的不安全和不可行。图数据通常分布在多个数据....
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