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graph » Graph NN(三)——Graph NN参考资源(1)

2021-02-25 :: 7250 Words

Graph NN参考资源

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55页图深度学习导论《A Gentle Introduction to Deep Learning for Graphs》

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GraRep: 基于全局结构信息的图结点表示学习

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近期必读的5篇CVPR 2019图卷积网络相关论文和代码

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旷视研究院提出ML-GCN:基于图卷积网络的多标签图像识别模型

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超越标准GNN!DeepMind、谷歌提出图匹配网络

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基于随机游走的图匹配算法

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基于图嵌入的深度图匹配

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可变形曲面跟踪,亮风台新出基于图匹配的方法

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ST-GCN动作识别算法详解

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解读PingSage:图卷积神经网络在数十亿数据网络级别推荐系统的应用

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关系图注意力网络-Relational Graph Attention Networks

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快速了解阿里的M2GRL模型

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GraphSAGE+FM+Transformer强强联手:评微信的GraphTR模型

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图表示学习中的Encoder-Decoder框架

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没有完整图时,如何使用图深度学习?你需要了解流形学习2.0版本

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Pre-training on Graphs

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Graph Neural Networks in Recommender Systems

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Google PPRGo:两分钟分类千万节点的最快GNN

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GPR-GNN:自适应通用广义PageRank图神经网络

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图表示解决长文本关系匹配问题:腾讯提出概念交互图算法

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缺失数据还原-图神经网络新应用

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用于多关系数据的图神经网络R-GCNs

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《图信号处理》新书,170页pdf阐述从图分析到图神经网络应用

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当推荐系统遇上图神经网络

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图信息Bottleneck打造图最优表示->避免过拟合,并具备稳健性

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TAMU发布《图神经网络可解释》综述论文,14页pdf阐述实例级与模型级解释

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崔泽宇:套装搭配推荐在图神经网络上的应用

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Google图挖掘团队最新博客《图表示学习中的创新》

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呼奋宇:深度层次化图卷积神经网络

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“AI新贵”图神经网络算法及平台在阿里的大规模实践

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什么限制了GNN的能力?首篇探究GNN普适性与局限性的论文出炉!

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谷歌图表征学习创新:学习单个节点多个嵌入&自动学习最优超参数

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图模型的信息融合专题

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异质图神经网络学习笔记

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GNN教程:图神经网络“开山之作”!

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节点嵌入训练加快300倍!解读开源高性能图嵌入系统GraphVite

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基于空间对齐的图卷积网络

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利用图Transformer实现基于知识图谱的文本生成

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用于Web级推荐系统的图卷积神经网络

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基于门控图网络实现图到序列学习

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Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks

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一文读懂简化的图卷积网络GCN(SGC)

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基于层次化注意力图网络和多视角学习的商品推荐

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首次基于神经架构搜索自动生成图卷积结构,刷新人体动作识别准确率

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图变换网络:Graph Transformer Network

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自注意力图池化

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Graph U-Nets

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CIKM最佳应用论文:11亿节点的大型图,看闲鱼如何用图卷积过滤垃圾评论

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基于图上下文知识融入的预训练语言模型

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用图神经网络改善视频的多标签分类

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基于图神经网络的CTR预测中的特征交互建模

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2019年,异质图神经网络领域有哪些值得读的顶会论文?

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加深图卷积神经网络的可能性探索

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微软开源了一个用TF实现的GNN例程库

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图神经网络!2020 AI研究趋势!是什么?有什么用?

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基于GNN的图表示学习

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张量图卷积网络(TensorGCN)文本分类

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完全基于注意力机制的图表征学习模型Graph-Bert

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从图网络表示到图神经网络

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图机器学习,Graph-Powered Machine Learning

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GNN实战:手把手教你使用tf_geometric构建图自编码器GAE

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GNN如何进行池化以及挑战

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中科院自动化所等首次用图卷积网络解决语义分割难题

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异质图神经网络:模型与应用

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图神经网络入门

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图神经网络预训练的策略

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稀疏数据半监督学习的分解图表示

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图自编码器的起源和应用

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从文本分类来看图卷积神经网络

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异构图Transformer

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网络图模型综述

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图神经网络时代的深度聚类

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深度聚类的可视化解释

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图卷积网络加速训练方法综述

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图神经网络在医学影像中的应用

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图神经网络(GNN)结构化数据分析

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图表示学习Graph Embedding综述

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Fi-GNN通过图神经网络建模特征交互作用来进行CTR预测

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基于GNN,强于GNN:胶囊图神经网络的PyTorch实现

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“推荐系统”加上“图神经网络”

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阿尔伯塔大学博士毕业论文:基于图结构的自然语言处理

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图卷积网络在VQA问题中的应用

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从矩阵分解到GNN:社会化推荐的演化

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异构图Transformer

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图网络GNN(特别篇):一文遍览图网络中16种典型的图卷积和9种图池化Graph Pooling

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EGES:阿里在图嵌入领域中的探索

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Diff Pool:网络图的层次化表达

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Heterogeneous Graph Neural Network

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最新《图卷积神经网络》中文综述论文,26页pdf

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Mila唐建博士最新《图表示学习:算法与应用》2020研究进展,附59页ppt

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一文直击Graph Embedding图表示学习的原理及应用

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一文梳理图嵌入 (Graph Embedding)

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元图(Meta-Graph):元学习小样本连接预测

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DGL深度图神经网络实战教程

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图神经网络的新基准

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全面理解PinSage(工业落地:图神经网络+推荐系统)

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在NLP中应用GCN的几种构图方法整理

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图神经网络的预训练策略

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浅谈图神经网络的局限性

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VGAE:利用变分自编码器完成图重构

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