流式图、流式分解算法的场景、配置说明
日志服务提供智能巡检功能，用于对监控指标或业务日志等数据进行全自动、智能化、自适应的异常巡检。目前智能巡检使用流式图算法、流式分解算法和监督异常检测算法进行数据巡检。本文介绍流式图算法、流式分解算法和监督异常检测算法的适用场景、参数配置、预览说明等内容。
图神经网络发Nature子刊，却被爆比普通算法慢104倍，质疑者：灌水新高度？
GNN 是近年来非常火的一个领域。最近，一篇 Nature 子刊论文提出了一种用 GNN 解决组合优化问题的方法，并声称该 GNN 优化器的性能与现有的求解器相当，甚至超过了现有的求解器。不过，这篇论文引来了一些质疑：有人指出，这个 GNN 的性能其实还不如经典的贪心算法，而且速度还比贪心算法慢得多（对于有一百万个变量的问题，贪心算法比 GNN 快 104 倍）。所以质疑者表示，「我们看不出有什....
图神经网络学习笔记-04图神经网络算法（下）
图采样为什么要图采样？数据太多，无法一次性送入计算资源。借鉴MiniBatch的思想但是：传统深度学习单batch为若干个样本样本之间无依赖，多层样本计算量固定图神经网络batch为若干个节点节点之间相互依赖，多层节点计算量爆炸什么是图采样？！子图采样而不是随机采样GraphSAGE（SAmple&aggreGatE）1.邻居采样2.邻居聚合3.节点分类邻居采样的优点考虑：采样是只能选取....
图神经网络学习笔记-03图神经网络算法（上）
图卷积网络(GCN)卷积在规则数据上很好应用，如果是不规则的图呢？从图像卷积类比到图结构卷积图像卷积将一个像素点周围的像素按照不同的权重叠加起来。图结构卷积将一个节点周围的邻居按照不同的权重叠加起来。图卷积网络计算公式：这个公式可以一步步来看1.边上的源节点，往目标节点发送特征2.目标节点对收到的特征进行聚合问题：是否所有的人对自己的评价都是有用的？所以：如何衡量邻居的重要性？度：给边加权怎么用....
PGL图学习之图神经网络GraphSAGE、GIN图采样算法[系列七]
0. PGL图学习之图神经网络GraphSAGE、GIN图采样算法[系列七]本项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5061984?contributionType=1相关项目参考：更多资料见主页关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（PGL）[系列一] https://aistudio.baidu.com....
![PGL图学习之图神经网络GraphSAGE、GIN图采样算法[系列七]](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew/developer-article1091673/20241026/b676479d7ef2482bb9ad5088f311efbc.png)
谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(三）
3.Subgraph sampling3.1 cluster-GCN论文标题：Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks论文来源：KDD2019论文方向：图卷积网络论文链接：https://arxiv.org/abs/1905.07953**主要思路：**....
谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(二）
2.Layer-wise sampling2.1 FastGCN论文标题：FastGCN: fast learning with graph convolutional networks via importance sampling论文来源：ICLR2018论文方向：图卷积网络论文链接：https://arxiv.org/abs/1801.10247我们已知，GCN的形式为：从积分的角度看待图....
谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(一）
今天我们来聊一聊在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法。GNN在图结构的任务上取得了很好的结果，但由于需要将图加载到内存中，且每层的卷积操作都会遍历全图，对于大规模的图，需要的内存和时间的开销都是不可接受的。现有一些用于加速GNN的算法，基本思路是使用mini-batch来计算，用min-batch的梯度估计full-batch的梯度，通过多次迭代达到基本一致的效果。根据使用的方法不同，大致分....
图神经网络07-PageRank算法
将Web看做Graph我们可以将万维网是将网页看成节点，网页之间的超链接看做成边组成的Graph，同时我们可以一下假设：仅考虑静态网页忽略网络上的暗网（即无法访问的网页，防火墙保护的页面） 所有链接都是可导航的。不考虑交易或者行为链接（例如：喜欢，购买，关注等）。通过上述方式将万维网概念化为Graph之后，我们看看当前流行的搜索引擎如何使用它。 例如，Google使用爬虫为网页编制索引，这些爬虫....
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