ICLR 2024 Spotlight：训练一个图神经网络即可解决图领域所有分类问题！
在人工智能的发展浪潮中，模型的通用性和适应性一直是研究者们追求的目标。尤其是在处理图结构数据方面，如何设计一个能够应对各种分类任务的统一模型，成为了一个重要的研究方向。近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著的成就，但相比之下，图结构数据的统一模型开发却相对滞后。这一现象的背后，是图学习领域所面临的一系列独特挑战。 首先，不同领域的图数据具有截然不同的属性和分布特征，这使得.....
基于多模态融合与图神经网络的用户精准感知系统研究
摘要5G时代，通信运营商面临网络复杂化、业务差异化和用户需求多样化等挑战，引入人工智能技术，实现对用户的精准感知，并按需为用户提供个性化服务，已经成为运营商数字化转型的重点方向。研究了用户精准感知系统的构建方案，系统具备对运营商网络数据、业务数据以及声音、图像、文本数据进行多模态融合的能力，并能够通过图神经网络算法进行建模分析，实现对用户的精准感知与洞察。另外，介绍了基于用户精准感知系统进行高危....
图神经网络笔记
1.图神经网络介绍近年来，对于图结构的数据，如社交网络中的人际关系、化学中的分子相互作用、三维点云数据以及数据中各个单元之间的结构，研究人员借鉴了卷积神经网络、循环神经网络和深度自编码器的思路，设计了专门用于处理图结构数据的神经网络，称之为图神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）。图数据是由节点（nodes）和边（edges）组成的数据结构，通常用于表示各种关系和网络，....
PyTorch搭建基于图神经网络（GCN）的天气推荐系统（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言留下QQ~~~一、背景极端天气情况一直困扰着人们的工作和生活。部分企业或者工种对极端天气的要求不同，但是目前主流的天气推荐系统是直接将天气信息推送给全部用户。这意味着重要的天气信息在用户手上得不到筛选，降低用户的满意度，甚至导致用户的经济损失。我们计划开发一个基于图神经网络的天气靶向模型，根据用户的历史交互行为，判断不同天气对他的利害程度。如果有必要，则....
零基础学习图神经网络
“醉后不知天在水，满船清梦压星河”——（元）唐珙 《题龙阳县青草湖》 （一）关于图的基本概念图是用以表示实体及其关系的结构，记为 G=(V,E)。图由两个集合组成，一是节点的集合 V，一个是边的集合 E。 在边集 E中，一条边 (u,v)连接一对节点 u和 v&#...
如何解决图神经网络过相关？一个IBM的新视角！
了解图神经网络的朋友对于深层GNN中的过平滑问题一定不陌生，随着网络层数的增加，模型的效果反而急剧下降，令人心痛。回忆一下，常见的解决过平滑的方案有DropEdge、基于残差的方法还有Normalization等，所以它们有帮到困境中的你了吗（笑）？今天看到一篇有趣的文章，它没有止步于GNN中的过平滑问题，而是从另一个新视角去思考深层网络效果骤降的问题——特征维度的过相关问题。所谓特征维度的过相....
通过VISO来绘制神经网络图模型
1、简介最近对文章整理过程中，发现自己自己画的模型图简直不堪入目，因此简单学了学，网上搜很多都是一些辅助软件的使用教程，很难找到便捷通过VISO的进行神经网络模型图绘制。通过本文不需要动则几个小时的学习即可快速进行模型图绘制。2、绘制流程在绘制之前需要进行基础的配置，配置流程如下所示：2.1基础配置1、点击文件2、点击选项。接着进行下图中操作。2.2 模型绘制首先选中矩形，复制，并对矩形进行线条....
「隐语小课」联邦学习之“隐私保护图神经网络”
前言：本文对隐语团队发表在Peer-to-Peer Networking & Applications期刊中的一篇“ASFGNN: Automated separated-federated graph neural network.”进行解读，介绍了联邦GNN的一种实践方式。公众号后台回复GNN，获取原论文。一、背景知识图神经网络模型（GNN）利用图数据聚合节点特征和邻居信息，丰富了自....
隐语小课丨「论文研究」隐私保护纵向联邦图神经网络
收录于合集#顶会论文分享4个#隐语小课23个#联邦学习7个在7月份举办的IJCAI-ECAI2022（第31届国际人工智能联合会议与第25届欧洲人工智能会议）上，蚂蚁集团参与撰写的论文《针对Node分类任务的隐私保护纵向联邦图神经网络》被收录。IJCAI2022接收投稿超过4500篇，录用率仅为15%。隐语团队与浙江大学等团队的论文针对数据垂直分割场景提出了VFGNN模型，以完成隐私保护的节点分....
10行代码搞定图Transformer，图神经网络框架DGL迎来1.0版本
让所有人都能快速使用图机器学习。2019 年，纽约大学、亚马逊云科技联手推出图神经网络框架 DGL (Deep Graph Library)。如今 DGL 1.0 正式发布！DGL 1.0 总结了过去三年学术界或工业界对图深度学习和图神经网络（GNN）技术的各类需求。从最先进模型的学术研究到将 GNN 扩展到工业级应用，DGL 1.0 为所有用户提供全面且易用的解决方案，以更好的利用图机器学习的....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。