目前看的GNN论文的一些总结.最近组会轮到我讲了，打算讲一下目前看的一些GNN论文以及该方向的一些重要思想，其中有借鉴论文[1]、[2]的一些观点和《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》一书中的观点。.其中可能有一些不准确和不全面的地方，欢迎大家指出。.
真香！.-哔哩哔哩.42篇深度图神经网络(GNN)的论文！.真香！.最近（其实也就是今天）学姐开始了科（fan）学（qiang）上网，在逛github时候发现了一个宝藏——一位大佬分享的有关乎深度图神经网络的相关论文。.刚好学姐最近也在整理图神经网络的论文给微信...
【导读】本届CVPR共收到了6656篇有效投稿，接收1470篇，其接受率在逐年下降，今年接受率仅为22%。本文为大家整理了CVPR2020图神经网络(GNN)相关的比较有意思的值得阅读的10篇论文，供大家参考—分别是：点云分析、视频描述生成、轨迹预测、场景图生成、视频理解、3D语义分割、指代表达式推理...
100+篇论文合集:GNN在NLP中的应用-知乎(zhihu)《自监督学习》概述，117页ppt，李飞飞经典CS231N2021《卷积神经网络视觉识别》课程第十三讲！-知乎(zhihu)近期必读的5篇顶会ICML2021【图神经网络（GNN）】相关论文和代码-知乎
参考：近期必读的五篇KDD2020【图神经网络(GNN)】相关论文_Part2ACMSIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称KDD）。今年的KDD大会计划将于2020年8月23日~27日在美国美国加利福尼亚州圣地亚哥举行。上周，KDD2020官方...
本文继续为大家整理了五篇CVPR2020图神经网络（GNN）相关论文，供大家参考——行为识别、少样本学习、仿射跳跃连接、多层GCN、3D视频目标检测。近期必读的5篇顶会WWW2020【图神经网络（GNN）】相关论文-Part2.zip
最近GNN真的一个炒得火热的topic，无论是算法还是系统。OSDI21更是一口气接收了四篇GNN和GE相关的论文。正好自己最近也在做这个方向，挑两篇出来精读一下，跟大家交流一下。P3:DistributedDeepGraphLearning…
EMNLP2019将于11月3日至11月7日在中国香港举行。以下特意整理了六篇GNN+NLP相关的最新论文，主要包括命名实体识别、情感分类、对话图卷积网络、数据生成文本、短文本分类、Aspect-level情感分类等，让大家抢先领略高质量的研究成果。
一般意义上，图对比学习是一种针对图数据的自监督学习算法。.对给定的大量无标注图数据，图对比学习算法旨在训练出一个图编码器，目前一般指图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）。.由这个GNN编码得到的图表示向量，可以很好地保留图数据的特性，并...
GraphContrastiveLearningwithAugmentations目录GraphContrastiveLearningwithAugmentations摘要1，引言2，相关工作3，方3.1，图形的数据增强3.2，图对比学习4，数据增强在图形对比学习中的作用4.1，数据指导是至关重要的。构成指导的...
模型基于transductive,即在训练过程中,测试集的数据也有参与,这造成模型的泛化能力很差。无法通过加深网络层数来加强网络,这是GNN领域的一个重要问题。ShalloworDeep?这方面在文...
前几天有人在交流群问,大图GNN该怎么办?10W*10W的内存就爆了...Mini-batch确实是一个解决方案,通过采样每个节点的局部邻居信息并聚合来学习节点表示.这样不用一次性处理完整的邻...
2018年AI领域最闪耀的技术,除了NLP领域以Bert、GPT模型等为代表的无监督预训练技术之外,另外一个研究热点就是GraphNeuralNetwork(GNN),并且这一热点在2019年还会继续持续。本文以GNN为重点,列出...
模型基于transductive,即在训练过程中,测试集的数据也有参与,这造成模型的泛化能力很差。无法通过加深网络层数来加强网络,这是GNN领域的一个重要问题。Shallow...
2018年AI领域最闪耀的技术,除了NLP领域以Bert、GPT模型等为代表的无监督预训练技术之外,另外一个研究热点就是GraphNeuralNetwork(GNN),并且这一热点在2019年还会继续持续。...
DemystifyingGraphNeuralNetworkViaGraphFilterAssessment这篇论文测评了不同核的效果，可以根据需求...
图神经网络论文的介绍,包括多种GraphEmbedding、GCN、序列方式的处理。
本节将描述Thegraphneuralnetworkmodel(Scarselli,F.,etal.,2009)[1]这篇论文中的算法,这是第一次提出GNN的论文,因此通常被认为是原始GNN。在节点分类问题设置中,每...
本文为大家推荐四篇有关于GNN预训练的文章。论文推荐/introduction/机器学习的成功很大程度上取决于数据。但是,高质量的标记数据通常很昂贵且难以获得,尤其...
Scarselli等人的论文Thegraphneuralnetworkmodel(F.Scarselliet.al.2009)中提出的。在这里,我们描述了原始的GNN,并列举了原始GNN在表示能力和训练效率方面的局限性。接着,...