红宝石娱乐城信誉如何,金盾网时时彩杀号方法,联众娱乐城专属链接(中国)·官方网站

本文主要介紹了2021年最新的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述，是入坑的最佳材料。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最炙手可熱的方向之一了，也是各大互聯(lián)網(wǎng)公司非常歡迎的方向。

本文來自圖挖掘大牛Philip S. Yu老師和在異質(zhì)圖領(lǐng)域深耕的北郵Chuan Shi教授。一作Xiao Wang是圖挖掘的Rising Star。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大部分的研究是針對簡單同質(zhì)圖設(shè)計(jì)的。然后，在工業(yè)實(shí)際場景下，數(shù)據(jù)往往更加復(fù)雜，是包含多種類型節(jié)點(diǎn)和邊的異質(zhì)圖。例如，電商推薦實(shí)際是預(yù)測用戶-商品之間的邊。因此，異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更具有實(shí)際經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

本文分類梳理了異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及表示學(xué)習(xí)最新的進(jìn)展，包括模型，應(yīng)用及相關(guān)的資源(數(shù)據(jù)&代碼)。非常值得一看~

本文來自圖挖掘大牛Philip S. Yu老師和學(xué)術(shù)新秀 Shirui Pan，主要介紹了圖上自監(jiān)督學(xué)習(xí)的最新進(jìn)展。自監(jiān)督學(xué)習(xí)這1，2年非常火，當(dāng)然也免不了蔓延到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域。例如，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練模型基本都是采用自監(jiān)督訓(xùn)練的。

image-20210302115026004

image-20210302115128408

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與元學(xué)習(xí)結(jié)合的相關(guān)模型及應(yīng)用。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過這幾年的發(fā)展，已經(jīng)逐漸進(jìn)入了深水區(qū)。一些研究者便將其與多種傳統(tǒng)技術(shù)如元學(xué)習(xí)結(jié)合，彎道超車，也發(fā)了一些頂會(huì)論文。

本文來自清華大學(xué)朱文武團(tuán)隊(duì)。與傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)算法類似，圖深度學(xué)習(xí)(包括圖表示學(xué)習(xí)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))也不可避免的需要調(diào)整大量超參數(shù)。AutoML可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)超參數(shù)搜索，本文則是集中梳理了圖上的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

原文標(biāo)題：【2021最新】4篇圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述論文，建議收藏！

文章出處：【微信公眾號(hào)：深度學(xué)習(xí)自然語言處理】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

責(zé)任編輯：haq

聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。舉報(bào)投訴

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

+關(guān)注

關(guān)注
42

文章
4781

瀏覽量
101178
人工智能

人工智能

+關(guān)注

關(guān)注
1796

文章
47683

瀏覽量
240311

原文標(biāo)題：【2021最新】4篇圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述論文，建議收藏！

文章出處：【微信號(hào)：zenRRan，微信公眾號(hào)：深度學(xué)習(xí)自然語言處理】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

評(píng)論

相關(guān)推薦

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法

在上一篇文章中，我們介紹了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和多種算法。在本文中，我們會(huì)介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法，供各位老師選擇。 01 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 人工

發(fā)表于 01-09 10:24 ?365次閱讀

人工<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的原理和多種<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>架構(gòu)方法

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù)，如圖像識(shí)別、自然語言處理和游戲智能等。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常見的模型。 1. 結(jié)構(gòu)差異 1.1 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

發(fā)表于 11-15 14:53 ?745次閱讀

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是兩種在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域

發(fā)表于 07-10 15:24 ?1738次閱讀

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡稱ANNs）之間的關(guān)系與區(qū)別，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中一個(gè)基礎(chǔ)且重要的話題。本文將從定義、結(jié)構(gòu)、算法、應(yīng)用及未來發(fā)展等多個(gè)方面，詳細(xì)闡述BP

發(fā)表于 07-10 15:20 ?1312次閱讀

rnn是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RNN（Recurrent Neural Network）是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而非遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有時(shí)間序列特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠處理序列數(shù)據(jù)，具有記憶功能。以下是關(guān)于循環(huán)

發(fā)表于 07-05 09:52 ?654次閱讀

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，簡稱RNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，簡稱RNN）實(shí)際上是同一個(gè)概念，只是不同的翻譯方式

發(fā)表于 07-04 14:54 ?873次閱讀

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中兩種非常重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

發(fā)表于 07-04 14:24 ?1505次閱讀

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

在探討深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks, DNNs）與基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（通常指傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的區(qū)別時(shí)，我們需要從多個(gè)維度進(jìn)行深入分析。這些維度包括

發(fā)表于 07-04 13:20 ?1064次閱讀

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks, RNN）是兩種極其重要

發(fā)表于 07-03 16:12 ?3715次閱讀

反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network，簡稱BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過反向傳播算法來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置，以達(dá)到最小化誤差的

發(fā)表于 07-03 11:00 ?870次閱讀

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network）是一種常見的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它使用反向傳播算法來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。雖然BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某些方面與深度

發(fā)表于 07-03 10:14 ?949次閱讀

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別是什么

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是兩種不同類型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們在

發(fā)表于 07-03 10:12 ?1360次閱讀

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理是什么

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，包括其

發(fā)表于 07-02 14:44 ?810次閱讀

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Networks，簡稱BPNN）是兩種

發(fā)表于 07-02 14:24 ?4717次閱讀

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有哪些

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的核心組成部分，它們模仿了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作方式，通過復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)信息的處理、存儲(chǔ)和傳遞。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)被提出并廣泛應(yīng)用

發(fā)表于 07-01 14:16 ?869次閱讀

那曲檬骨新材料有限公司

搜索歷史

4篇建議收藏的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述論文

評(píng)論

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

rnn是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別是什么

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理是什么

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有哪些