NeurIPS 2024 | 标签噪声下图神经网络有了首个综合基准库,还开源
许多现实世界中的复杂系统可以表示为图结构数据,包括引??网络、??物网络、交通网络和社交网络。图神经网络(GNNs)通过消息传递机制(Messagepassingmechanism)聚合邻域节点的信息,在建模图数据方??表现出了显著的优势。在GNNs的众多应??中,节点分类是研究最为深入的任务之??。通常在节点分类任务中,GNNs以半...
计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展
图神经网络发展史GNN最初以循环GNN的形式发展,用于从有向无环图中提取节点表示。随着研究的发展,GNN逐渐扩展到更多类型的图结构,如循环图和无向图。受到深度学习中CNN的启发,研究人员开发了将卷积概念推广到图域的方法,主要包括基于频域的方法和基于空域的方法。频域方法依赖于图的拉普拉斯谱来定义图卷积,...
图结构学习布线方法:概率性重新连接消息传递神经网络
2019;Morris等人,2021).具体来说,它们最多只能像一维Weisfeiler??Leman算法(Weisfeiler&Leman,1968)一样强大,区分非同构图或具有??同结构角色的节点,这是图同构问题的简单启发式算法;请参阅第2节.此外,它们无法捕获全局或远程信息,通常与伸手??足(Barceloetal.,2020)或过度挤压(Alon&Yahav,2021)等现...
TPAMI 2024 | 计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法...
图神经网络发展史GNN最初以循环GNN的形式发展,用于从有向无环图中提取节点表示。随着研究的发展,GNN逐渐扩展到更多类型的图结构,如循环图和无向图。受到深度学习中CNN的启发,研究人员开发了将卷积概念推广到图域的方法,主要包括基于频域的方法和基于空域的方法。频域方法依赖于图的拉普拉斯谱来定义图卷积,...
现代AI之父团队迎新成果:用图结构构建智能体,助力研发AI智能体
GPTSwarm利用可优化的图结构,可以根据任务需求进行动态调整,因此非常适合快速变化的学术环境和工业环境。其二,可用于代理编排与路由。利用OpenAI的GPTMention机制,GPTSwarm展示了基于图的智能体构建的优势,使得代理之间的边连接优化成为可能,并能为特定任务提供精确的路由。其三,可用于大规模的代理协作。凭...
AI4Science基石:几何图神经网络
近日,人大高瓴联合腾讯AILab、清华、斯坦福等机构发布综述论文:《ASurveyofGeometricGraphNeuralNetworks:DataStructures,ModelsandApplications》(www.e993.com)2024年10月23日。该综述在简要介绍群论、对称性等理论知识的基础上,从数据结构、模型到众多科学应用,对相关几何图神经网络文献进行了系统的梳理。在这篇综述中,作者调研...
困扰数学家一个多世纪的难题,AI从生物学中找到线索
几何绞拧数可以作为整体量或局部量(在相邻的短链段之间)来计算。局部绞拧数值越大表明这些链段彼此缠绕得越紧。达维德·米基耶莱托及其同事证明,基于局部绞拧数训练的神经网络能够高精度地刻画纽结的拓扑结构。)图片来源:(a)参考文献[4];(b)DjordjeMihajlovic;(c)参考文献[5]...
可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
图2:不同结构的神经网络所建模的等效交互往往是殊途同归的。对于一个相同的输入句子,面向两个相同任务的两个完全不同的神经网络建模往往相似的交互。由于不同神经网络的参数和训练样本不一样,两个神经网络中没有任何一个神经元在表征上具有严格的一一对应关系,且每一个神经元往往建模着不同语义的混合模式。相比之...
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
图学习(GraphLearning)是一种研究和应用图结构数据的机器学习方法。在图学习中,数据被表征为由节点和边组成的图形,其中节点表示实体或对象,边表示它们之间的关系或连接。因此图学习特别适用于复杂系统的多尺度分析、建模与仿真研究,揭示复杂系统中的模式、规律和动态变化。图学习常用的技术包括图卷积网络、图注意力网络...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
神经网络模型里面(见下图),全连接层/Dense层是深度学习中常用的一种神经网络层,也称为密集连接层或多层感知机层。它既能当输入层(inputlayer),又能当输出层(outputlayer),还能当中间层(Hiddenlayer)。推荐一个绘制神经网络图的工具:NN-SVG。