当深度学习遇上图：图神经网络的兴起！ / 开普饭

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仅做学术分享,如有侵权,联系删除转载于 :知网,专知摘要:随着计算机行业和互联 ...

hua fen si lu 1.1 检查模型 1.1.1 处理模型 1.1.2 切分模型 1.2 绘制引导网格 1.2.1 划分2D网格 1.3 绘制体网格 1.3.1 半侧体体网格创建 1.3.2 ...

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 ...

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 ...

原文:Strategies for Pre-training Graph neural networks 预训练是通过大量无标注的数据进行模型的训练,得到一套模型参数,利用这套参数对模型进行初始化,再 ...

2021年6月,来自中科院上海药物所的蒋华良.郑明月等人在Drug Discovery Today发表综述,从分子打分.分子生成和优化.合成规划3个方面,介绍了GNN在从头药物设计中的应用,并探讨了该 ...

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" ...

问一问近几年来逆势而上的技术有什么?相信你一定会说出来一个:图神经网络. 图神经网络将会在人工智能的各个领域起着非常重要的作用,虽然目前还没有完全成为各大顶会的焦点,但不可否认,它将会.因为相对于一般 ...

前言作为一名每天与神经网络训练/测试打交道的同学,是否经常会遇到以下这几个问题,时常怀疑人生: 怎么肥事,训练正常着呢,咋效果这么差呢? 嗯..再等等是不是loss就更低了.啊?明明loss更低了呀 ...

神经网络简介神经网络是深度学习系统的基石.为了在深度学习方面取得成功,我们需要从回顾神经网络的基础知识开始,包括架构.神经网络算法等等. 什么是神经网络? 神经网络技术起源于上世纪五.六十年代,当时 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23250 回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合.在本教程中,我们将简要地学习如何通过使用R中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据. ...

Gary Marcus 并不缺乏野心,他决意要重新启动人工智能. 本文最初发表于 ZDNet,经原作者 George Anadiotis 授权,InfoQ 中文站翻译并分享. Gary Marcus ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=7227 神经网络的训练过程是一个挑战性的优化过程,通常无法收敛. 这可能意味着训练结束时的模型可能不是稳定的或表现最佳的权重集,无法用作最终模型. ...

从这篇文章开始,有三AI-NLP专栏就要进入深度学习了.本文会介绍自然语言处理早期标志性的特征提取工具-循环神经网络(RNN).首先,会介绍RNN提出的由来:然后,详细介绍RNN的模型结构,前向传播和 ...

摘要针对目前深度学习中的卷积神经网络(CNN)在CPU平台下训练速度慢.耗时长的问题,采用现场可编程门阵列(FPGA)硬件平台设计并实现了一种深度卷积神经网络系统.该系统采用修正线性单元(ReLU) ...

『运筹OR帷幄』转载作者:Shoujin Wang Shoujin Wang, 麦考瑞大学博士后, 研究方向:数据挖掘,机器学习,推荐系统. 编者按作为人工智能最重要的应用之一,推荐系统几乎存在 ...

当深度学习遇上图： 图神经网络的兴起！