发表服务
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…
对应于传统深度学习中的pooling，GNN中也有池化操作，这方面我看的论文不是很多，简单介绍一下。Pooling常用于图分类任务中。图13Pooling常用于readout中进行全局池化，最基本的方法有Max-pooling、SUM-pooling、mean-pooling等。
我们分析了GNN的理论和经验方面，评估了当前技术的挑战，并从模型深度、可扩展性、高阶和复杂结构以及技术的稳健性方面提出了未来可能的研究路线。论文组织第2节分别介绍GNN的基本术语和概念，然后介绍2.1节和2.2节中基于图结构数据的图的变体和
面对500篇GNN论文，心态差点儿崩了，幸好我有这本小书.在2020年，GNN（图神经网络）频繁登上各大会议热词榜，由于图类型数据的普遍存在，图神经网络在各种学科的场景得到应用——诸如计算机视觉、推荐系统、组合优化；甚至药物研发、物理、化学等，且...
该论文研究了GNN和马尔科夫逻辑网络在逻辑推理、概率推理方面的表现孰强孰弱。作者们的分析表明，原始的GNN嵌入就有能力编码知识图中的隐含信息，但是无法建模谓词之间的依赖关系，也就是无法处理马尔科夫逻辑网络的后向参数化。
图神经网络GNN论文2019-2020顶会列表【附多篇经典论文】.zip01-26在2019年的ACL、KDD、ICLR、ICML、ICCV、WWW、NeurIPS，以及2020年的ICLR中，出现了多篇以图神经网络（GNN）为代表的论文，涉及若干个经典且新颖任务。
GNN在生物分子结构以及分子之间的功能关系和集成多组数据集模型方面的能力，使得它在医疗行业中受到越来越多的关注。本文就将聚焦于GraphML在医疗领域中的应用，分享2020年值得关注的几篇论文，包含脑科学、医疗诊断、药物研发以及COVID-19四部分。
刚读图神经网络方向研究生，想问有哪些比较经典的GNN方面或图表示学习的论文，或者其他深度学习的好论文？关注者7被浏览1,997关注问题写回答邀请回答好问题1添加评论分享2个回答默认排序Houye北京邮电大学计算机博士...
GNN是一种连接模型，通过网络中节点之间的信息传递的方式来获取图中的依存关系，GNN通过从节点任意深度的邻居来更新该节点状态，这个状态能够表示状态信息。.第一次在论文Thegraphneuralnetworkmodel中提出.后面几节，对于GNN模型，我们引入了按图类型...
接下来从图结构、图特征两方面介绍已经提出的、用于图对比学习的启发式图数据增强方法。3.1图结构上...顶会论文看图对比学习（GNN+CL）研究趋势随着对比学习（ContrastiveLearning）在CV、NLP等领域大放异彩，其研究热度近年来也逐步走高...
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…
对应于传统深度学习中的pooling，GNN中也有池化操作，这方面我看的论文不是很多，简单介绍一下。Pooling常用于图分类任务中。图13Pooling常用于readout中进行全局池化，最基本的方法有Max-pooling、SUM-pooling、mean-pooling等。
我们分析了GNN的理论和经验方面，评估了当前技术的挑战，并从模型深度、可扩展性、高阶和复杂结构以及技术的稳健性方面提出了未来可能的研究路线。论文组织第2节分别介绍GNN的基本术语和概念，然后介绍2.1节和2.2节中基于图结构数据的图的变体和
面对500篇GNN论文，心态差点儿崩了，幸好我有这本小书.在2020年，GNN（图神经网络）频繁登上各大会议热词榜，由于图类型数据的普遍存在，图神经网络在各种学科的场景得到应用——诸如计算机视觉、推荐系统、组合优化；甚至药物研发、物理、化学等，且...
该论文研究了GNN和马尔科夫逻辑网络在逻辑推理、概率推理方面的表现孰强孰弱。作者们的分析表明，原始的GNN嵌入就有能力编码知识图中的隐含信息，但是无法建模谓词之间的依赖关系，也就是无法处理马尔科夫逻辑网络的后向参数化。
图神经网络GNN论文2019-2020顶会列表【附多篇经典论文】.zip01-26在2019年的ACL、KDD、ICLR、ICML、ICCV、WWW、NeurIPS，以及2020年的ICLR中，出现了多篇以图神经网络（GNN）为代表的论文，涉及若干个经典且新颖任务。
GNN在生物分子结构以及分子之间的功能关系和集成多组数据集模型方面的能力，使得它在医疗行业中受到越来越多的关注。本文就将聚焦于GraphML在医疗领域中的应用，分享2020年值得关注的几篇论文，包含脑科学、医疗诊断、药物研发以及COVID-19四部分。
刚读图神经网络方向研究生，想问有哪些比较经典的GNN方面或图表示学习的论文，或者其他深度学习的好论文？关注者7被浏览1,997关注问题写回答邀请回答好问题1添加评论分享2个回答默认排序Houye北京邮电大学计算机博士...
GNN是一种连接模型，通过网络中节点之间的信息传递的方式来获取图中的依存关系，GNN通过从节点任意深度的邻居来更新该节点状态，这个状态能够表示状态信息。.第一次在论文Thegraphneuralnetworkmodel中提出.后面几节，对于GNN模型，我们引入了按图类型...
接下来从图结构、图特征两方面介绍已经提出的、用于图对比学习的启发式图数据增强方法。3.1图结构上...顶会论文看图对比学习（GNN+CL）研究趋势随着对比学习（ContrastiveLearning）在CV、NLP等领域大放异彩，其研究热度近年来也逐步走高...
发表服务