关联图神经网络与结构因果模型 / 开普饭

撰文:吴婷婷在计算机技术飞速发展的今天,机器处理现实生活中复杂任务的能力也越来越强大.其中,从现实世界网络中挖掘有效.相关的信息在许多新兴应用中起着至关重要的作用.例如,在社交网络中,根据个人资料和 ...

图神经网络(GNNs)是图学习中一种主流的技术.然而,对于GNN为什么在实际使用中很成功以及它们是否是优异性能所必需的技术,了解相对较少. 本文展示了许多标准的传导节点网络的分类基准结果,作者通过将忽 ...

智源社区 & AI科技评论作者 | 周寅张皓小到分子相互作用,物质结构,大至气候变化,星系模型,很多自然界和社会生活中的现象都能用图结构描述.而如何将神经网络应用到图网络中进行计算,在几年 ...

导读:2021 年 6 月 1 日,Yoshua Bengio 在 2021 北京智源大会上发表了题为「Towards Robust Generalization in Machine Learnin ...

2020年并不缺重磅新闻,但人工智能依然够杀出重围,走进主流视野. 尤其是GPT-3,它展示了人工智能即将以全新的方式深入我们的日常生活. 这些进步赋予了未来很多可能,预测未来变得并不容易,但 ...

撰文:吴婷婷近年来,由于图的强大表达能力,利用机器学习分析图的研究越来越受到关注.图(graph)作为一种数据结构,由节点(node)和边(edge)组成,如果赋予节点和边不同的含义,那么看似简单的 ...

点击上方蓝字关注我们本文介绍三篇AAAI2021最新的研究工作,下面的三篇论文均与模型的设计相关,具体的任务涉及节点分类和图分类. Data Augmentation for Graph Neur ...

仅做学术分享,如有侵权,联系删除转载于 :专知摘要: 近年来,新兴的图神经网络因其强大的图学习和推理能力,得到学术界和工业界的广泛关注,被认为是推动人工智能领域迈入"认知智能" ...

引用格式:邱文杰, 叶进, 胡亮青, 杨娟, 李其利, 莫贱友, 易万茂. 面向植物病害识别的卷积神经网络精简结构Distilled-MobileNet模型[J]. 智慧农业(中英文), 2021, ...

李涵, 严明玉, 吕征阳, 李文明, 叶笑春, 范东睿, 唐志敏. 图神经网络加速结构综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(6): 1204-1229. 近年来,新兴的图神经网络因其强大 ...

节点之间的相互依赖关系使我们很难将损失函数分解为各个独立节点的影响. 在本文中,我们介绍了Twitter 研发的一种简单的图神经网络架构,该架构可以在大型图上有效工作. 1 图神经网络介绍图神经网络 ...

❝ 论文标题 | A Graph Autoencoder Approach to Causal Structure Learning 论文来源 | NeurIPS (workshop) 2019 论文 ...

NLP近几年非常火,且发展特别快.像BERT.GPT-3.图神经网络.知识图谱等技术应运而生. 我们正处在信息爆炸的时代.面对每天铺天盖地的网络资源和论文.很多时候我们面临的问题并不是缺资源,而是找准 ...

大家都知道NLP近几年非常火,而且发展也特别快.那些耳熟的BERT.GPT-3.图神经网络.知识图谱等技术实际上也就是这几年发展起来的,特别像图神经网络在这两年间取得了飞速的发展.我们正处在信息爆炸的 ...

人工智能算法与Python大数据致力于提供深度学习.机器学习.人工智能干货文章,为AI人员提供学习路线以及前沿资讯 23篇原创内容公众号点上方人工智能算法与Python大数据获取更多干货在右上 ...

关联图神经网络与结构因果模型