Урок TensorFlow-GNN: Ръководство от край до край за графични невронни мрежи Как да правите прогнози за графики, възли и ръбове, като използвате вашите собствени набори от данни Pandas/NetworkX Специални благодарности на Алваро Санчес Гонзалес от DeepMind и Bryan Perozzi и Sami Abu-el-haija от Google, които ми помогнаха с този урок Актуализиран на 22.04.2023 г. за дребни поправки и добавяне на подхода Graph Nets Графичните данни са навсякъде. Графичните изследвания са в..

Днес ще се потопим в теорията и внедряването на Graph Attention Network (GAT). С две думи: вниманието се разтърсва, графиките се разтърсват, авторите на GAT разтърсват! Подкрепете моето писане и проекти, като се присъедините към Medium чрез моята препоръчана връзка: Присъединете се към Medium с моята препоръчана връзка - Стефано Босисио Като член на Medium, част от вашия членски внос отива на писатели, които четете, и получавате пълен достъп до всяка..

Графика ML с непълни данни Feature Propagation е просто и изненадващо ефективно решение за обучение върху графики с липсващи характеристики на възли Повечето графични невронни мрежи обикновено работят при предположението за пълен набор от функции, налични за всички възли. В сценарии от реалния свят функциите често са само частично налични (например в социалните мрежи възрастта и полът могат да бъдат известни само за малка част от потребителите). Показваме, че разпространението на..

Графичните представяния стават все по-популярни в машинното обучение (ML) и научните изследвания за данни. Прегледът на скорошна литература за геометрично обучение и/или техники за графични невронни мрежи (GNN) като GCN [1], GAT [2] може да бъде объркващ за свежи очи. По този начин, в поредица от кратки публикации, ще изясня атомни/основополагащи концепции, които могат да бъдат полезни в дългосрочен план за разбиране на цялостните концепции. Преди да се задълбочим в теми като „ Лапласиани..

Графични конволюционни мрежи за обратно инженерство Тази публикация в блога ще обобщи статията „Опростяване на графични конволюционни мрежи»[1] “, която се опитва да направи обратно инженерство на графичните конволюционни мрежи. И така, нека да развием графичните конволюционни мрежи назад. Графиките са всеобхватни модели на структури. Те са навсякъде, от социалните мрежи до молекулата на химията. Различни неща могат да бъдат представени чрез графики. Прилагането на машинно..