2024深度学习发论文&模型涨点之——图神经网络图神经网络（GraphNeuralNetworks，简称GNN）是一种专门用于处理图数据的深度学习模型。它通过迭代地传递和聚合节点及其邻居的特征信息，从而学习节点和图的表示。GNN的核心思想是利用图中的节点和边之间的关系，通过消息传递和节点更新

目录：TEA-GLM(TokenEmbedding-AlignedGraphLanguageModel）（NeurlPS2024）1背景介绍1.1GNN的局限性1.2LLM解决Graph问题的方案1.3LLMs与GNN结合中的关键问题1.4文章贡献2方法2.1模型框架2.2GNN的对比学习2.2.1GNN的实例对比学习2.2.2GNN的特征对比学习2.3

在大型语言模型(LLMs)相关的人工智能突破中，图神经网络(GNNs)与LLMs的融合已成为一个极具前景的研究方向。这两类模型的结合展现出显著的互补性，能够协同增强LLMs的推理能力和上下文理解能力。通过从知识图谱(KGs)存储的海量信息中进行智能化检索，该结合能够生成准确且不含幻觉的答案

今天给大家推荐一个涨点发顶会的好方向：图神经网络(GNN)。这俩热点的结合可以轻松实现“1+1＞2”的效果。图神经网络（GraphNeuralNetwork，简称GNN）是一种基于图结构的深度学习模型，专门用于处理图数据。它通过在图中的节点和边上制定一定的策略，将图结构数据转化为规范而标准的表示，

 论文介绍这篇论文是图神经网络领域的综述性质的文章，从各个论文里面凝聚和提取了很多精炼的信息和观点，值得一读。论文是2020年成稿投出去的，有点陈旧的。 GNN的介绍在introduction里面对比了GNN和CNN，表示出CNN的关键是局部连接，共享权重，和多层的使用。其中CNN操作的是常规

2024深度学习发论文&模型涨点之——KAN+TransformerKAN+Transformer是一种结合了Kolmogorov-ArnoldNetwork（KAN）和Transformer架构的新型深度学习模型。这种结合旨在利用KAN的灵活性和可解释性以及Transformer的强表示能力和序列处理能力，以提高模型在复杂数据任务中的效率和准

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本文主要介绍推荐系统中会话推荐经典的文章Session-basedRecommendationwithGraphNeuralNetworks，发布在2019年的AAAI上。前置知识会话推荐：基于当前基于用户当前会话（如浏览历史或点击序列）进行个性化推荐的技术，旨在为用户实时提供相关建议，尤其在缺乏长期用户信息的情况

人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处在自然语言处理和计算机视觉等领域，Transformer架构已经成为主导选择。然而，在图级别的预测任务中，它的表现并不如主流的图神经网络（GNN）变体。这一现象引发了一个思考：Transformer是否适合图表示学习，以及如何使其在图表示学习中发挥作用。来

Java中的图神经网络：如何在大规模图数据中实现嵌入学习大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！近年来，图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNN）在处理图结构数据上取得了显著进展，尤其是在社交网络、推荐系统、知识图谱等领域。与传统的神经网络

GNN简单理解文章目录一、GNN图神经网络综述1什么是图1.1图基础1.2图的分类1.3数据成图1.3.1图像转图1.3.2文本转图1.3.3其他转图1.4图结构化数据的问题类型1.4.1图层面任务graph-leveltask1.4.2节点层面任务node-leveltask1.4.3边层面任务edge-leve

Paper: https://arxiv.org/abs/2405.20139知识图(KGs)以三元组(头、关系、尾)的形式表示人类精心制作的事实知识，它们共同构成了一个图。大型语言模型(LargeLanguageModels,llm)是QA任务中最先进的模型，因为它们具有理解自然语言的卓越能力。另一方面，图神经网络(GraphNeu

图神经网络（GNN）已经成为深度学习领域的一颗新星，它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而，许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。本文将探讨GNN的理解难点，以及它与传统神经网络在概念和实现上的主要差异。一、图数据的复杂性首先，GNN之

GNN图神经网络（GraphNeuralNetwork，简称GNN）已经成为处理图形结构数据的一种强大工具，广泛应用于社交网络分析、知识图谱、推荐系统等领域。在本文中，我们将深入探讨图神经网络的历史背景、关键的发展阶段以及未来可能的发展方向。一、背景介绍图（Graph）是一种数据结构，

这篇文章是2023年AAAI会议上的一篇论文，主要是利用分子图和DDI图嵌入来提供上下文感知信息，从而进行安全药物推荐。链接Context-AwareSafeMedicationRecommendationswithMolecularGraphandDDIGraphEmbedding|ProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialInt

原博客地址：https://staging.distill.pub/2021/gnn-intro/?ref=https://githubhelp.com由于该博客发表在distill上，具有许多交互性的图片，可以很好对原文作出解释，故本博客截取了较多原文中的图片。建议去原博客体验交互效果方便更好地理解。引言该博客发表在distill上，是一篇关于

1.图神经网络(GNN)简介图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNN）是一类专门设计用于处理图结构数据的深度学习模型。它能够有效地捕捉和利用数据中的关系信息，使其在许多领域中展现出强大的潜力。为了便于各位看官易于理解GNN中节点、边和图的概念，小编这里构造一个虚拟的剧本杀

论文：TPAMI2023 图神经网络的强化因果解释器论文代码地址：代码目录AbstractIntroductionPRELIMINARIESCausalAttributionofaHolisticSubgraph​individualcausaleffect(ICE)​*CausalScreeningofanEdgeSequenceReinforcedCausalExplainer(RC-Explaine

目录概ID-GNNYouJ.,Gomoes-SelmanJ.,YingR.andLeskovecJ.Identity-awaregraphneuralnetworks.AAAI,2021.概提出了一种能够超越1-WL-Test的GNN.ID-GNNID-GNN的motivation主要如下:主要到,传统的MPNN,即第\(k\)层:\[\mathbf{m}_u^{(k)}=\t

图神经网络（GNN）在某些方面避免了递归神经网络（RNN）定制化训练的复杂性，下面是具体原因和解释：1.数据处理的通用性GNN:统一处理各种图结构数据:GNN能够处理任意图结构的数据，这些数据不需要额外定制化的预处理，可以直接通过图的节点和边来表示各种关系和依赖。自动捕捉图中的复杂

一、引言图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）作为近年来机器学习和深度学习领域的热门话题，正逐渐吸引越来越多的研究者和开发者的关注。GNN能够处理图结构数据，在社交网络分析、推荐系统、化学分子结构预测等领域有着广泛的应用。本文将带你一步一步使用Python实现一个基本的

参考视频网址：https://www.bilibili.com/video/BV1MP41187pv/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=590f4019caa7ed7b4e57c0e869ad0867文章目录图神经网络GNN一、GNN的优势1、处理非欧几里得数据2、捕捉节点间的复杂关系3、信息聚合和传递4、适用于各种图相关任务二、G

TransGNN:HarnessingtheCollaborativePowerofTransformersandGraphNeuralNetworksforRecommenderSystems论文阅读笔记Abstract存在的问题：​ 目前基于GNN的方法仍面临着感受野有限和存在"兴趣无关"连接噪声的挑战。相比之下，基于Transformer的方法在自适应和全