如何绘制清晰易懂的网络拓扑图技巧与步骤

网络拓扑图可以分为多种类型,每种类型都有其独特的结构和特点。1.星型拓扑(StarTopology)星型拓扑是最常见的网络拓扑结构之一。在这种结构中,所有的设备都通过单一的中心节点(通常是交换机或集线器)连接。星型拓扑的优点在于易于管理和故障排除,但中心节点的故障可能导致整个网络的瘫痪。2.总线拓扑(Bus...

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...

NeurIPS 2024 | FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型

(iii)随着网络深度的增加,输入空间与隐层空间的拓扑结构差异越来越小,这也揭示了为什么越深的神经网络能够达到越高的人脸识别精度。图2:(a)我们首先使用基于ResNet-50架构的ArcFace模型对MS1MV2训练集执行推断,以此来探究数据量与拓扑结构差异之间的关系。在推断时,batch-size被分别设置为256、1024...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

DPAD(DissociativePrioritizedAnalysisofDynamics)使用了一种多部分的神经网络架构,其核心理念是通过分离与行为相关的大脑活动和其他神经动态,来简化复杂的大脑信号。研究人员对猴子在不同任务中的皮层神经活动和局部场电位(LFP)数据进行了分析。DPAD的模型首先聚焦于与行为最相关的信号,利用RNN的时间处理能力,能准确预...

ICML 2024丨多轨图卷积网络:解决过平滑与过碾压的新思路

一、多轨道图卷积网络MTGCN架构该工作的基本思路是:依据消息的类别语义将消息分配在不同轨道中传递与聚合,避免质性混合的发生,保障消息所含语义的纯洁性,从而解决过平滑和过碾压问题。基于该思路,该文提出了多轨道消息传递方案,MTMP,如图2所示。核心步骤主要包括以下3个步骤:...

入选ICML!人大团队将等变图神经网络用于靶蛋白结合位点预测,性能...

对于图模型,拓扑图模型(GCN、GAT、GCN2)的性能较差,主要是因为它们只考虑原子和化学键信息,忽略了蛋白质的空间结构;空间图模型(SchNet,EGNN)的性能通常优于拓扑图模型(www.e993.com)2024年11月20日。EGNN利用原子的性质以及它们的相对/绝对空间位置,效果更好;SchNet仅基于原子的相对距离更新嵌入,但是空间图模型的性能比基于CNN和基于...

【复材资讯】复合材料薄壁加筋结构优化设计与增材制造综述

利用纤维缠绕技术制造加强筋主要由芯模结构实现。根据种类可以将模具分为凹槽和销钉两类。凹槽模具用于将纤维定位在凹槽内布,如图9(a)所示[37]。常用于制作出具有规则几何形状的加强筋,如环形、三角形、Kagome形等。与凹槽模具相比,销钉模具更为灵活,可以制作出更为复杂的加强筋形状。销钉模具通常由多个销钉组成...

前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习

图1以图为中心的多模态学习。左侧显示了不同的数据模态。右侧显示了多模态图学习在机器学习任务中的价值。多模态图学习作为一个统一的框架,通过计算机视觉、自然语言处理和自然科学中的学习系统,实现了多模态图神经架构。二、图神经网络用于多模态图学习...

SDN可编程交换芯片架构核心:RMT,一个可编程的网络DSA

可重构匹配表：因此，在本文中，我们探索了MMT模型的一个改进，我们称之为RMT(可重构匹配表)。与MMT一样，理想的RMT将允许一组流水线阶段，每个阶段都具有任意深度和宽度的匹配表。RMT超越了MMT，它允许以以下四种方式重新配置数据平面。首先，可以修改字段定义并添加新字段；其次，可以指定匹配表的数量、拓扑结构、...

千万IP创科普丨几何图神经网络综述:数据结构、模型与应用

表2不变性图神经网络、基于标量化的图神经网络和高阶可导向图神经网络的代表性模型示意图4.1消息传递神经网络图神经网络(GNNs)通过消息传递机制在图的帮助下进行操作,更新节点的嵌入以实现信息沿着图结构的传播。具体来说,消息传递GNNs通过在每个层中迭代以下消息传递过程来实现拓扑图G上的??(G)。