图算法涵盖图挖掘以及图神经网络技术。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
作者：李军利 / 2020年6月14日内容：图的基础理论以及图引擎的构建；涵盖图算法，包括图挖掘、图表示学习、图神经网络和知识表示学习，以及知识图谱三元组（Graph Mining、Graph Embedding、Graph Neural Network、Knowledge-Graph Embedding）。编程相关技术：Linux、C++、Python、TensorFlow、Pytorch、DGL、PyG、networkx 和 HDFS。写作的驱动力在于，随着图引擎和图算法研究的不断深入，其应用范围日益广泛，因此希望在此记录一些关于总结和思考的成果。分类：本文旨在探讨获取embedding的无监督学习算法，即图表示学习；通常情况下，GNN 属于监督学习范畴；而与知识图谱相关的算法则被称为 KG-Embedding（我所做的分类带有一定的主观性，基于游走的算法常常被归类为图表示算法，而基于邻居汇聚的算法则被称为 GNN）。分类笔记、论文及代码异构属性基础[Graph Th

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

Graph Algorithms: 图挖掘与图神经网络

优质

Graph Algorithms: 图挖掘与图神经网络是一门专注于探索和分析复杂数据结构中的图形模式的课程。它涵盖了从基础理论到高级应用的一系列算法，特别强调了如何利用图神经网络来增强机器学习模型对非欧几里得数据的理解能力。作者：李军利 / 2020年6月14日内容概述： - 图基础与图引擎介绍 - 图算法领域涵盖图挖掘、图表示学习、图神经网络及知识表示学习/知识图谱三元组（Graph Mining, Graph Embedding, Graph Neural Network, Knowledge-Graph Embedding） - 编程相关技术包括Linux操作系统，C++语言，Python编程以及TensorFlow和Pytorch深度学习框架。此外还涉及DGL (Deep Graph Library)、PyG(PyTorch Geometric) 和networkx图论库及HDFS(Hadoop Distributed File System) 写作动机：随着对图引擎与算法研究的不断深入，其应用范围日益广泛。本段落旨在记录作者在此领域的总结和思考。分类说明： - 为了获取embedding而设计的无监督学习方法被称为图表示学习；GNN通常应用于监督式机器学习任务中； - 知识图谱相关的嵌入技术则被归类为 KG-Embedding（请注意，此分类标准完全基于作者个人的理解和视角）。文章内容将涵盖理论知识、实践技巧以及相关论文与代码的笔记。

图像分类的神经网络代码及图神经网络方法(Matlab)

优质

本项目包含使用Matlab编写的图像分类神经网络代码和基于图神经网络的创新解决方案，适用于深度学习研究与实践。这段文字描述了关于数字图像处理的MATLAB代码集合，包含大量实例，并涉及多种数字图像处理算法。

图神经网络算法代码.zip

优质

本资源包含多种图神经网络（GNN）算法的Python实现代码，适用于研究和开发中的图形数据建模任务。图神经网络算法.zip包含了与图神经网络相关的算法内容。

数据挖掘课程设计中的神经网络BP算法

优质

本课程设计探讨了在数据挖掘中应用神经网络BP（反向传播）算法的有效性与实用性。通过实例分析，深入理解BP算法优化模型参数的过程及其在解决实际问题中的优势。神经网络数掘挖掘课程设计包括多个架构和具体代码，可以直接使用。

图神经网络初探-图神经入门

优质

简介：本教程旨在为读者提供图神经网络的基础知识和初步实践指导，帮助理解如何利用图结构数据进行深度学习。适合对图神经网络感兴趣的初学者阅读。图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一种处理图结构数据的深度学习模型。它通过节点与边之间的相互作用来提取节点特征，并且能够学习到有关节点、边以及整个图形的信息表示。GNN在社交网络分析、蛋白质结构预测和分子结构分析等领域都有广泛的应用。 GNN的核心思想是模拟图中的信息传递和聚合过程，这可以类比为卷积神经网络（CNN）处理图像数据的方式。在GNN中，每个节点的输出不仅依赖于其自身的特征，还取决于与其相连的所有邻居节点的信息。这种信息传播与整合的过程通常通过多层结构实现，在每一层中，节点的表现形式会融合更多的上下文信息。训练图神经网络时包括前向和反向传递两个步骤：在前向传递阶段，信息从一个节点经过边传输到另一个节点，并在此过程中进行聚合和更新。若干轮的传播与更新后，模型输出用于计算损失函数；而在反向传播中，则通过最小化该损失来调整网络参数。处理图数据时的一个关键挑战在于其可变性——图形的大小、形状及连接方式可能因具体的应用场景而变化，这给设计带来了复杂度。为应对这一问题，研究者们开发了多种GNN变体，如图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT），它们采用不同的策略来捕捉图形中的结构信息。在对图神经网络的研究与应用中，以下几个方面特别重要： 1. 结构化学习：探索如何从无监督或半监督的数据环境中识别出数据的图形结构，并利用这些学到的结构进行表示学习和下游任务。 2. 超图结构学习：超图是传统图形的一种扩展形式，在其中一条边可以连接任意数量的节点。这一领域致力于开发适合处理复杂关系数据的新模型与算法。 3. 图对比学习：这是一种无监督方法，通过比较不同图形之间的相似性和差异性来提取有效的表示。 4. 超图对比学习和超图神经网络：这些技术旨在构建一个嵌入空间，在这个空间中，类似的结构会靠近而不同的则远离。它们专门用于处理复杂的高阶关系数据。对初学者而言，了解相关论文、掌握基础知识以及追踪最新进展是必不可少的步骤。此外，通过实践编码与调整模型可以更直观地理解GNN的工作原理和效果。深入学习图神经网络还需要关注其实现细节，例如如何高效实现图卷积操作或设计有效的损失函数等。同时，在自然语言处理、计算机视觉等领域中探索其应用也是当前研究的热点之一。未来的研究可能会集中在提高计算效率、优化图形表示能力以及增强模型泛化性等方面，并且随着技术进步和算法创新，GNN有望解决更多复杂现实问题。

基于BP神经网络的图片压缩技术

优质

本研究提出了一种利用BP神经网络实现高效图片压缩的技术方案，通过训练神经网络模型来优化图像数据的编码与解码过程，在保证图像质量的同时显著减少存储和传输所需的带宽及空间资源。这是一份基于BP神经网络的图像压缩方法的MATLAB文件，可供自行下载参考。

基于BP神经网络的图像识别技术

优质

本研究探讨了利用BP（反向传播）神经网络进行图像识别的技术应用与优化方法，旨在提高图像分类和模式识别的准确率及效率。 BP神经网络用于识别图片的算法与RBF算法有所不同，在毕业设计或建模项目中推荐学习这两种方法。

图像工程中的神经网络压缩技术

优质

本研究聚焦于探讨和开发用于图像处理任务中深度学习模型的有效压缩方法，旨在减少计算资源需求的同时保持高性能。基于神经网络的图像压缩技术具有高效率的特点，并且可以用Python编写程序进行二次开发。

关于智能控制的书籍，涵盖模糊算法和PID，以及神经网络PID

优质

本书深入探讨了智能控制系统的核心技术，包括模糊逻辑、经典PID控制策略及基于神经网络优化的PID算法，旨在为读者提供全面的理解与应用指导。智能控制相关书籍涵盖了模糊算法与PID控制、神经网络PID以及各种PID和控制理论系统的内容。

图像阈值的经典方法：涵盖Otsu、Kapur、Niblack、Kittler等技术

优质

本文章综述了图像处理中经典的阈值分割算法，包括大津法(Otsu)、卡普尔(Kapur)准则、尼布劳(Niblack)方法及基特勒(Kittler)等人提出的最小化类间相似性的方法，深入探讨其原理与应用。要在一个图像上应用所有方法，请运行“original.m”。需要更改图像的名称时，请进行相应的调整。