技术背景 MindSpore Graph Learning是一个基于MindSpore的高效易用的图学习框架.得益于MindSpore的图算融合能力,MindSpore Graph Learning能够针对图模型特有的执行模式进行编译优化,帮助开发者缩短训练时间. MindSpore Graph Learning 还创新提出了以点为中心编程范式,提供更原生的图神经网络表达方式,并内置覆盖了大部分应用场景的模型,使开发者能够轻松搭建图神经网络. 这是一个关于mindspore-gl的官方介绍,其定…

论文信息 论文标题:Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey论文作者:Kaize Ding, Zhe Xu, Hanghang Tong, Huan Liu论文来源:2022, arXiv论文地址:download 1 介绍 本文主要总结图数据增强,并对该领域的代表性方法做出归类分析. DGL 存在的两个问题: 次优图问题:图中包含不确定.冗余.错误和缺失的节点特征或图结构边. 有限标签问题:标签数据成本高,目前大部分 DGL 方法是…

论文信息 论文标题:Interpretable and Generalizable Graph Learning via Stochastic Attention Mechanism论文作者:Siqi Miao, Mia Liu, Pan Li论文来源:2022,ICML论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 1.1 引入 GNN的可解释性问题:通常旨在从原始的输入图中提取一个子图:人们希望提取的子图中仅包含最能帮助标签预测的信息. 例子:如下图,我…

关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 因为篇幅关系就只放了部分程序在第三章,如有需求可自行fork项目原始链接. 0.1图计算基本概念 首先看到百度百科定义: 图…

Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考:Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1 相关项目参考: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec…

摘要:本文带大家快速浏览昇思MindSpore全场景AI框架1.6版本的关键特性. 全新的昇思MindSpore全场景AI框架1.6版本已发布,此版本中昇思MindSpore全场景AI框架易用性不断改进,提升了开发效率,控制流性能提升并支持副作用训练,与此同时,昇思MindSpore全场景AI框架发布高效易用的图学习框架昇思MindSpore Graph Learning,高性能可扩展的强化学习计算框架昇思MindSpore Reinforcement,提供支持第三方框架模型迁移工具,让用户即时…

Learning Conditioned Graph Structures for Interpretable Visual Question Answering 2019-05-29 00:29:43 Paper:http://papers.nips.cc/paper/8054-learning-conditioned-graph-structures-for-interpretable-visual-question-answering.pdf Code:https://github.com…

    Graph-powered Machine Learning at Google     Thursday, October 06, 2016 Posted by Sujith Ravi, Staff Research Scientist, Google ResearchRecently, there have been significant advances in Machine Learning that enable computer systems to solve compl…

最近做了一些和gnn相关的工作,经常听到GCN 和 embedding 相关技术,感觉很是困惑,所以写下此博客,对相关知识进行索引和记录: 参考链接: https://www.toutiao.com/a6690680620642730510/ graph embedding 技术学习 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN): https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 卷积神经网络的卷积核:…

论文信息 论文标题:Multi-view Contrastive Graph Clustering论文作者:Erlin Pan.Zhao Kang论文来源:2021, NeurIPS论文地址:download论文代码:download 1 介绍 本文贡献: 使用Graph Filter 过滤了高阶噪声数据: 提出 Graph Contrastive Regularizer 改善了视图的质量: 2 方法 2.1 定义 将多视图图数据定义为 $G=\left\{\mathcal{V}, E_{1},…