Paddle图神经网络-学习笔记（三）
05进阶模型ERNIESage背景：Text Graph就是节点与边带有文本的特殊图如何对Text Graph建模？原有的方法：只关注结构信息：GraphSage退化成文本理解：ERNIE但是！ERNIEERNIE1.0核心思想：知识增强ERNIE2.0核心思想：持续学习总之ÿ...
Paddle图神经网络-学习笔记（二）
04图神经网络算法（下）图采样为什么要图采样？数据太多，无法一次性送入计算资源。借鉴MiniBatch的思想但是：传统深度学习单batch为若干个样本样本之间无依赖，多层样本计算量固定图神经网络batch为若干个节点节点之间相互依赖，多层节点计算量爆炸什么是图采样？！子图...
Paddle图神经网络-学习笔记（一）
02图游走类模型DeepWalk目标：Node embeddings 学习到节点与邻居的关系。得到节点表示，用于下游任务Word2Vec 应用到 图嵌入领域节点——>单词节点序列——>句子游走方式：Random Walk本质：可以回头的DFS整体架构：问题：图是一个复杂的结构，需要考虑更...
图神经网络学习笔记-01基础（三）
图神经网络的应用1. 计算机视觉领域（Computer Vision）图形神经网络的最大应用领域之一是计算机视觉。研究人员在场景图生成、点云分类与分割、动作识别等多个方面探索了利用图结构的方法。在场景图生成中，对象之间的语义关系有助于理解视觉场景背后的语义含义。给定一幅图像，场景图生成模型检测和识别...
图神经网络学习笔记-01基础（二）
图机器学习图学习的主要任务图学习中包含三种主要的任务：链接预测（Link prediction）节点标记预测（Node labeling）图嵌入（Graph Embedding）链接预测（Link prediction）在链接预测中，给定图G，...
图神经网络学习笔记-01基础（一）
图是什么图的定义图表示物件与物件之间的关系的数学对象，是图论的基本研究对象。如下图：图可用于表示:社交网络网页生物网络图的基本表示方法图 G=(V, E) 由下列要素构成：一组节点（也称为 verticle）V=1,…,n一组边 E⊆V×V边 (i,j) ∈ E 连接了节点 i 和 ji 和 j 被...
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