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....
图神经网络学习笔记-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 random walkp:....
图神经网络学习笔记-01基础（三）
图神经网络的应用1. 计算机视觉领域（Computer Vision）图形神经网络的最大应用领域之一是计算机视觉。研究人员在场景图生成、点云分类与分割、动作识别等多个方面探索了利用图结构的方法。在场景图生成中，对象之间的语义关系有助于理解视觉场景背后的语义含义。给定一幅图像，场景图生成模型检测和识别对象，并预测对象对之间的语义关系。另一个应用程序通过生成给定场景图的真实图像来反转该过程。自然语言....
图神经网络学习笔记-01基础（二）
图机器学习图学习的主要任务图学习中包含三种主要的任务：链接预测（Link prediction）节点标记预测（Node labeling）图嵌入（Graph Embedding）链接预测（Link prediction）在链接预测中，给定图G，我们的目标是预测新边。例如，当图未被完全观察时，或者当新客户加入平台（例如，新的LinkedIn用户）时，预测未来关系或缺失边是很有用的。知乎回答：如何理....
图神经网络学习笔记-01基础（一）
图是什么图的定义图表示物件与物件之间的关系的数学对象，是图论的基本研究对象。如下图：图可用于表示:社交网络网页生物网络图的基本表示方法图 G=(V, E) 由下列要素构成：一组节点（也称为 verticle）V=1,…,n一组边 E⊆V×V边 (i,j) ∈ E 连接了节点 i 和 ji 和 j 被称为相邻节点（neighbor）节点的度（degree）是指相邻节点的数量如果一个图的所有节点都有....
NLP知识图谱项目合集（信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等)
NLP知识图谱项目合集（信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等）这段时间完成了很多大大小小的小项目，现在做一个整体归纳方便学习和收藏，有利于持续学习。1. 信息抽取项目合集1.PaddleNLP之UIE技术科普【一】实例：实体识别、情感分析、智能问答https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4180615?contributionTy....
图神经网络 —— 排列不变函数
简单的排列不变函数：定义：参数的输入顺序不会影响输出的值，如果 f ( a , b ) = f ( b , a ) f(a,b)=f(b,a)f(a,b)=f(b,a)，那么 f ff 函数具有排列不变的性质。不变函数：均值、求和、最大池化等sum(a, b) = sum(b, a) mean(a, b) = mean(b, a) max(a, b) = max(b, a)不具备排列不变性质的函....
【图神经网络】GNN的目前进展
在深度学习时代，GNN在以下几个方面得到了迅速发展。提出了大量新的GNN模型，包括谱方法和空间方法。侧重于图的任务，例如图分类，需要得到整个图的表示。因此，许多池化方法被提出来，以从节点表示中获得图表示。传统的DNN容易收到对抗性攻击，GNN也继承了这一缺点。研究者已经开发了多种图对抗攻击方法和各种图对抗防御技术。可扩展性是GNN面临的紧迫问题。目前已存在很多将GNN应用到大型图的策略。新的GN....
图神经网络通用框架 —— NLNN非局部神经网络
前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《图神经网络》，内包含了不同图神经网络的原理以及相关代码实现，详细讲解图神经网络，理论与实践相结合，如GCN、GraphSAGE、GAT等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~ ✨ 我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.11.0PyG版本：2.1.0 项目专栏：....
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