清華大學是中國乃至亞洲最著名的高等學府之一。其前身即1911年利用美國退還庚子賠款之退款在北京設立之清華學堂,1912年中華民國成立後改為清華學校,1928年北伐後由國民政府改製為國立清華大學。對日抗戰期間西遷昆明,與北京大學、南開大學合組國立西南聯合大學。1946年遷返北平複校。

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題目:Introduction to Graph Neural Networks

簡介:

在複雜的實際應用中,圖是有用的數據結構,例如對物理係統進行建模,學習分子指紋,控製交通網絡以及在社交網絡中推薦朋友。但是,這些任務需要處理包含元素之間的豐富關係信息且無法通過傳統深度學習模型(例如卷積神經網絡(CNN)或遞歸神經網絡(RNN))妥善處理的非歐氏圖數據。圖中的節點通常包含有用的特征信息,這些信息在大多數無監督的表示學習方法(例如,網絡嵌入方法)中無法很好地解決。提出了圖神經網絡(GNN)來結合特征信息和圖結構,以通過特征傳播和聚集學習更好的圖表示。由於其令人信服的性能和高解釋性,GNN最近已成為一種廣泛應用的圖形分析工具。本書全麵介紹了圖神經網絡的基本概念,模型和應用。首先介紹了香草GNN模型。然後介紹了vanil la模型的幾種變體,例如圖卷積網絡,圖遞歸網絡,圖注意力網絡,圖殘差網絡和一些通用框架。還包括不同圖類型的變體和高級訓練方法。對於GNN的應用,該書將min分為結構,非結構和其他場景,然後介紹了解決這些任務的幾種典型模型。最後,最後幾章提供了GNN的開放資源以及一些未來方向的展望。

深度學習在許多領域都取得了可喜的進展,例如計算機視覺和自然語言處理。這些任務中的數據通常以歐幾裏得表示。但是,許多學習任務需要處理包含元素之間豐富的關係信息的非歐氏圖數據,例如建模物理係統,學習分子指紋,預測蛋白質界麵等。圖神經網絡(GNN)是基於深度學習的方法,在圖域上運行。由於其令人信服的性能和高解釋性,GNN最近已成為一種廣泛應用的圖形分析方法。本書全麵介紹了圖神經網絡的基本概念,模型和應用。它從數學模型和神經網絡的基礎開始。在第一章中,它對GNN的基本概念進行了介紹,目的是為讀者提供一個概覽。然後介紹了GNN的不同變體:圖卷積網絡,圖遞歸網絡,圖注意力網絡,圖殘差網絡和一些通用框架。這些最差的結果是將通用的深度學習技術轉化為圖形,例如卷積神經網絡,遞歸神經網絡,注意力機製和跳過連接。此外,這本書介紹了GNN在結構場景(物理,化學,知識圖譜),非結構場景(圖像,文本)和其他場景(生成模型,組合優化)中的不同應用。最後,這本書列出了相關的數據集,開源平台和GNN的實現。本書組織如下。在第1章中進行了概述之後,在第2章中介紹了數學和圖論的一些基本知識。在第3章中介紹了神經網絡的基礎,然後在第4章中簡要介紹了香草GNN。四種類型的模型分別在第5、6、7和8章中介紹。在第9章和第10章中介紹了不同圖類型和高級訓練方法的其他變體。然後在第11章中提出了幾種通用的GNN框架。第12、13和14章介紹了GNN在結構場景,非結構場景和其他場景中的應用。最後,我們在第15章提供了一些開放資源,並在第16章總結了這本書。

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