NeurIPS 2024|标签噪声下图神经网络有了首个综合基准库,还开源
图神经网络(GNNs)通过消息传递机制在节点分类任务中表现出强大的潜力。然而,它们的性能往往依赖于??质量的节点标签。在现实任务中,由于不可靠的来源或对抗性攻击,准确的节点标签很难获得。因此,标签噪声在现实世界的图数据中很常见。噪声标签会在训练过程中传播错误信息,从而对GNNs产生负??影响。为了解决这个...
KAN 1.0到2.0:构建全新神经网络结构,开创AI+Science大统一新范式
研究领域:AI+Science,深度学习,神经网络,AI可解释性来源:集智俱乐部作者:SteveNadis译者:龚铭康“神经网络目前是人工智能中最强大的工具。当它们应用于更大的数据集时,没有什么可与之抗衡。”前沿理论物理研究所(PerimeterInstituteforTheoreticalPhysics)研究员SebastianWetzel说道。然而,长期以来神经...
使神经网络更容易理解,促进科学发现,MIT刘子鸣团队新架构
(它们代表了沿着边的激活函数,替代了MLP中的权重。)这种安排自然而然地适用于具有内层和外层神经元的KAN结构——这是简单神经网络的常见安排。但令刘子鸣失望的是,他的原型机在完成他设想的科学相关任务时表现都不佳。Tegmark随后提出了一个关键建议:为什么不尝试使用两层以上的KAN,这样也许能够处理更复杂的...
华联世纪申请基于 NLP 的板解释生成方法专利,解决设计工作效率低...
生成建筑结构板解释文本;以不同建筑结构板的结构特征作为输入,对应的建筑结构板解释文本作为输出,训练卷积神经网络模型;获取待设计建筑结构板的结构特征,输入所述BP人工神经网络
如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」
现在,就可以定义这种情况下的C^2_n等变神经网络了。其结构如下:其中每个箭头都是一个卷积。此外,W通常是??或V。上图是一张卷积神经网络的(经过简化的)图像,而该网络在机器学习领域具有重要地位。对于该网络的构建方式,值得注意的主要概念是:此神经网络的结构会迫使得到的映射V→W为等变...
...TensorFlow-GNN 1.0发布:动态和交互采样,大规模构建图神经网络
训练设置是,通过将输出层放置在已标记节点的GNN的隐藏状态之上、计算损失(以测量预测误差)并通过反向传播更新模型权重来完成的,这在任何神经网络训练中都是常见的(www.e993.com)2024年10月23日。除了监督训练之外,GNN也可以以无监督的方式训练,可以让我们计算节点及其特征的离散图结构的连续表示(或嵌入)。
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...
AI赛道万字报告:前世、今生及未来
通过神经网络的多层结构提取数据中的高级特征,特别适合处理非结构化数据(如图像、语音、文本),适用于图像识别、自然语言处理、医疗影像分析等场景。2.3.3自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)NLP是让计算机理解、处理和生成人类语言的技术,通过分析文本或语音进行语义理解和响应。
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
二、图神经网络用于多模态图学习深度学习已经为多模态学习开创了诸多融合方法。例如,循环神经网络(RNN)与卷积神经网络(CNN)的结构成功地相结合,用于视频描述问题中声音和图像信息的融合。最近,生成模型在语言相关及基于物理的多模态数据上也被证明非常精确。这些模型基于编码器-解码器框架,在编码器中,组合后的架构同时...
武汉理工戴红莲/上海大学黄健Mater. Horiz.封面文章:灵感来源于...
Platyper模型的网络架构Platyper模型由三个主要部分组成:CNN用于图像特征感知,GCN和长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)用于提取和处理分子级特征,以及注意力机制用于优化特征分配。CNN部分包括多个卷积层和池化层,通过图像数据提取分子特征。GCN部分利用图神经网络对分子结构进行图形化表示,并结合LSTM网络处理...