中科院深圳先进院：全新知识增强图神经网络实现可解释性推荐｜TKDE 2022
新智元导读】近日，来自中科院深圳先进院的团队提出了知识增强图神经网络（KEGNN）实现可解释性推荐。定量和定性的结果表明，KEGNN优于现有的方法，在提供精准推荐结果的同时生成人类可读的推荐解释。近年来，以大数据和深度学习为基础的人工智能展示了卓越的计算能力和学习能力。但深度学习模型通常包含深度嵌套的非线性结构，很难确定具体哪些因素使它做出这样的决定，缺乏决策的可解释性和透明度。与此同时，由于可....
分类预测 | MATLAB实现PSO-BP多特征分类预测(粒子群优化BP神经网络分类预测，含混淆矩阵图、分类图)
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
【ASPLOS 2023】图神经网络统一图算子抽象uGrapher，大幅提高计算性能
作者：周杨杰、沈雯婷开篇近日，阿里云机器学习平台PAI和上海交通大学冷静文老师团队合作的论文《图神经网络统一图算子抽象uGrapher》被ASPLOS 2023录取。为了解决当前图神经网络中框架中不同的图算子在不同图数据上静态kernel的性能问题，uGrapher通过将所有图算子抽象为统一的中间表达形式，解耦图算子的计算和调度，并定义了在GPU上优化图算子的设计空间，以针动态变化的图算子和图数....
图神经网络的数学原理总结
图深度学习(Graph Deep Learning) 多年来一直在加速发展。许多现实生活问题使GDL成为万能工具：在社交媒体、药物发现、芯片植入、预测、生物信息学等方面都显示出了很大的前景。本文将流行的图神经网络及其数学细微差别的进行详细的梳理和解释，图深度学习背后的思想是学习具有节点和边的图的结构和空间特征，这些节点和边表示实体及其交互。图在我们进入图神经网络之前，让我们先来探索一下计算机科学....
秒懂算法 | 基于图神经网络的推荐算法
图卷积网络(Graph Convolutional Networks,GCN)提出于2017年。GCN 的出现标志着图神经网络的出现。深度学习最常用的网络结构是CNN 和RNN。GCN 与CNN 不仅名字相似,其实理解起来也很类似,都是特征提取器。不同的是,CNN 提取的是张量数据特征,而GCN 提出的是图结构数据特征。01、计算过程其实GCN 的公式本身非常简单,初期研究者为了从数学上严谨地推....
m基于GNN图神经网络的目标匹配分析matlab仿真
1.算法描述 在一些应用领域数据可以自然而然地表示成图结构，包括 蛋白质组学，图像分析，场景描述 ，软件工程，和自然语言处理。最简单的图结构包括单一节点和序列。但在一些应用中，信息组织在一些更为复杂的图结构中，比如树，非循环图或循环图中，数据关系开采 已经成为归纳逻辑设计工作室许多研究的主题，并且近年来这项研究主题已经深化到诸多不同领域，当然这和数理统计和神经网络的相关概念在这些领域的应用...
Paddle图神经网络-学习笔记（三）
05进阶模型ERNIESage背景：Text Graph就是节点与边带有文本的特殊图如何对Text Graph建模？原有的方法：只关注结构信息：GraphSage退化成文本理解：ERNIE但是！ERNIEERNIE1.0核心思想：知识增强ERNIE2.0核心思想：持续学习总之：ERNIE是百度推出的语义理解技术世界领先的性能广泛的应用前景• 我们只需黑盒使用即可，像这样：from models.....
Paddle图神经网络-学习笔记（二）
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....
Paddle图神经网络-学习笔记（一）
02图游走类模型DeepWalk目标：Node embeddings 学习到节点与邻居的关系。得到节点表示，用于下游任务Word2Vec 应用到 图嵌入领域节点——>单词节点序列——>句子游走方式：Random Walk本质：可以回头的DFS整体架构：问题：图是一个复杂的结构，需要考虑更多因素。Node2Vec对DeepWalk的改进结合BFS与DFS模式。改进：bias rando....
图神经网络学习笔记-05进阶模型
ERNIESage背景：Text Graph就是节点与边带有文本的特殊图如何对Text Graph建模？原有的方法：只关注结构信息：GraphSage退化成文本理解：ERNIE但是！ERNIEERNIE1.0核心思想：知识增强ERNIE2.0核心思想：持续学习总之：ERNIE是百度推出的语义理解技术1.世界领先的性能2.广泛的应用前景• 我们只需黑盒使用即可，像这样：from models.er....
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