图神经网络

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）GraphSAGE：大型图的归纳表示学习论文题目：大型图的归纳表示学习会议：NIPS2017摘要：大型图中节点的低维嵌入已经被证明在各种预测任务中非常有用，从内容推荐到识别蛋白质功能。然而，大多数现有的方法要求在训练嵌入时图中的所有节点都存在;这些先前的方法本质上是转导的，不能自然地推广到看不见的节点。在这里，我们提出GraphSAGE，一个通用的归纳框架，利用节点特征信息(例如，文本属性)有效地为以前未见过的数据生成节点嵌入。我们不是为每个节点训练单独的嵌入，而是学习一个函数，该函数通过从节点的局部邻域中采样和聚合特征来生成嵌入。我们的算法在

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）VJTNN+GAN分子优化的图到图翻译论文题目：Learning Multimodal Graph-to-Graph Translation for Molecular Optimization（学习用于分子优化的多模态图到图转换）

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）GCN：基于图卷积网络的半监督分类论文题目：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS（基于图卷积网络的半监督分类）

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）GAT：图注意神经网络论文题目：Graph Attention Networks （图注意神经网络）会议：ICLR2018摘要：我们提出了图注意网络(GATs)，这是一种新颖的神经网络架构，可以在图结构数据上运行，利用隐藏的自注意层来解决基于图卷积或其近似的先前方法的缺点。通过堆叠层，其中的节点能够参与其邻居的特征，我们可以(隐式地)为邻居中的不同节点指定不同的权重，而不需要任何昂贵的矩阵操作(例如反转)或依赖于预先知道的图结构。通过这种方式，我们同时解决了基于频谱的图神经网络的几个关键挑战，并使我们的模型很容易适用于感应和转

【复杂网络分析】什么是图神经网络？在AI领域，我们熟悉的CNN（卷积神经网络）擅长处理图像这类欧几里得数据（结构规则、网格排列），RNN（循环神经网络）则适合处理文本这类序列数据（顺序依赖关系）。但现实世界中还有大量非欧几里得数据——比如社交网络（用户是节点、关系是边）、知识图谱（实体是节点、关联是边）、分子结构（原子是节点、化学键是边）、交通网络（路口是节点、道路是边）。

PyTorch实战（14）——图注意力网络（Graph Attention Network，GAT）我们已经通过使用图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN) 模型在节点分类任务上具备了超越了基线多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP) 模型的性能。在本节中，我们将通过将 GCN 模型替换为图注意力网络 (Graph Attention Network, GAT) 模型来进一步提高分类准确率，核心改进在于将邻域节点信息平均聚合机制替换为注意力机制。接下来，将基于 GCN 的解决方案重构为基于 GAT 的解决方案。

图机器学习（7）——图神经网络 (Graph Neural Network, GNN)图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) 是一类专门处理图结构数据的深度学习方法。这类方法也被称为几何深度学习 (geometric deep learning)，在社交网络分析、计算机图形学等众多领域正受到日益广泛的关注。根据图机器学习中定义的分类法，GNN 的编码器部分同时接收图结构和节点特征作为输入。这类算法既可采用监督学习，也可采用无监督学习进行训练。本节我们将重点探讨无监督训练方式。

图神经网络分享系列-GraphSage(Inductive Representation Learning on Large Graphs) (二)目录一、提出的方法：GraphSAGE嵌入生成算法（前向传播）参数学习1.1 嵌入生成（即前向传播）算法

图神经网络分享系列-GAT(GRAPH ATTENTION NETWORKS) (一)目录一、摘要图注意力网络（GAT）技术优势核心创新二、介绍提出了一种新型神经网络架构——图注意力网络（GAT），该架构基于图结构数据运行，通过掩码自注意力层解决传统图卷积方法及其近似算法的局限性。通过堆叠多层注意力机制，模型使节点能够自适应地关注邻居节点的特征，并隐式地为不同邻居节点分配差异化权重。这一设计无需依赖昂贵的矩阵运算（如求逆），也无需预先了解完整的图结构信息。

TensorFlow深度学习实战——链路预测链路预测是一种边分类问题，任务是预测图中两个给定节点之间是否存在边。许多应用，如社交推荐、知识图谱补全等，都可以形式化为链路预测，即预测一对节点之间是否存在边。在本节中，我们将预测在引文网络中，两个论文之间是否存在引用关系(包括引用和被引用)。

TensorFlow深度学习实战——节点分类节点分类是图数据领域的一个常见任务。在这一任务中，模型的训练目标是预测节点的类别。非图分类方法仅使用节点特征向量实现节点分类，早期的图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) 方法(如 DeepWalk 和 node2vec )仅使用邻接矩阵(连接信息)实现节点分类，而 GNN 能够同时利用节点特征向量和连接信息进行节点分类。

【AI4S】DrugChat：迈向在药物分子图上实现类似ChatGPT的功能论文地址：https://arxiv.org/pdf/2309.03907药物发现与开发的过程耗时且成本高昂，通常需要数年时间和数十亿美元，才能将一种新药推向市场（Avorn，2015）。这一过程涉及对广阔化学空间的探索与理解，以及分子结构与其生物活性之间复杂关系的深入剖析，即所谓的构效关系（SAR）（Idakwo等，2020）。然而，传统方法（Rycker等，2018）往往依赖繁琐的反复试验，导致后期失败率居高不下。尽管近年来计算化学和化学信息学领域取得了一些进展（Zeng等，2022），为这一难题带来

多源信息融合智能投资【“图神经网络+强化学习“的融合架构】【低配显卡正常运行】本模型采用"图神经网络+强化学习"的融合架构，核心思路是通过多源信息融合进行智能投资决策，并实现决策可解释性。架构设计分为三个关键层次：

图机器学习（10）——监督学习中的图神经网络在无监督图学习中，我们学习了图神经网络 (graph nerual network, GNN) 和图卷积网络 (graph convolutional network, GCN) 的核心原理，重点区分了谱图卷积与空间图卷积的差异。具体而言，我们深入理解了 GCN 层如何通过保持节点相似性等图属性，在无监督环境下实现图结构或节点的编码。在本节中，将探索监督学习框架下的这些方法。此时的核心目标转变为：学习能够精准预测节点或图标签的图/节点表征。需要注意的是，编码函数保持不变，改变的是优化目标。

Ai尚研修-贾莲

最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用近年来，随着卷积神经网络（CNN）等深度学习技术的飞速发展，人工智能迎来了第三次发展浪潮，AI技术在各行各业中的应用日益广泛。为了帮助学员深入了解人工智能领域近3-5年内的最新理论与技术，Ai尚研修特别推出全新的《Transformer模型及深度学习前沿技术应用高级培训班》。本课程将带您全面掌握AI前沿技术、新理论及其Python代码实现，助您走在人工智能的技术前沿。课程内容采用“理论讲解 + 案例实战 + 动手实操 + 讨论互动”的多元教学方式，层层剖析，深入浅出地讲解以下核心技术：

图神经网络(GNN)模型的基本原理在人工智能领域，数据的多样性促使研究人员不断探索新的模型与算法。传统的神经网络在处理像图像、文本这类具有固定结构的数据时表现出色，但面对具有不规则拓扑结构的图数据，如社交网络、化学分子结构、知识图谱等，却显得力不从心。

2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用1、注意力机制的背景和动机（为什么需要注意力机制？注意力机制的起源和发展里程碑）。2、注意力机制的基本原理（什么是注意力机制？注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？）

什么是图神经网络？图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一类专门用于处理图结构数据的神经网络。图结构数据广泛存在于各种实际应用中，如社交网络、分子结构、知识图谱等。GNN通过在图的节点和边上进行信息传递和聚合，能够有效地捕捉图结构中的复杂关系和特征。

动手学图神经网络（3）：利用图神经网络进行节点分类从理论到实践在之前的学习中，大家对图神经网络有了初步的了解。本次教程将深入探讨如何运用图神经网络（GNNs）来解决节点分类问题。在节点分类任务里，大家往往仅掌握少量节点的真实标签，却要推断出其余所有节点的标签，这属于归纳式学习的范畴。

AAAI2024论文解读|HGPROMPT Bridging Homogeneous and Heterogeneous GraphsHGPROMPT: Bridging Homogeneous and Heterogeneous Graphs for Few-shot Prompt Learning 跨同构异构图的小样本提示学习