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圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）是一種直接作用于圖結(jié)構(gòu)上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。GNN的一個(gè)典型應(yīng)用是節(jié)點(diǎn)分類，本質(zhì)上，圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都與一個(gè)標(biāo)簽相關(guān)聯(lián)，我們希望預(yù)測未標(biāo)記節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽。

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全面回顧Graph深度學(xué)習(xí)，一文看盡GNN、GCN、GAE、GRNN、GRL

不規(guī)則域(Irregular domain)。與圖像、音頻、文本等具有清晰網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)不同，圖處于不規(guī)則的域中，使得很難將一些基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算推廣到圖中...

2019-02-04 標(biāo)簽：大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)GNN 8.4萬 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)，以及兩種更高級(jí)的算法：DeepWalk和GraphSage

在節(jié)點(diǎn)分類問題設(shè)置中，每個(gè)節(jié)點(diǎn) v 的特征 x_v 與一個(gè) ground-truth 標(biāo)簽 t_v 相關(guān)聯(lián)。給定一個(gè)部分標(biāo)記的 graph G，目標(biāo)是利...

2019-02-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)科學(xué)GNN 1.8萬 0

深入了解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的原理和其強(qiáng)大的表征能力

在圖分類數(shù)據(jù)集上，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證我們的理論，其中 GNN 的表達(dá)能力對(duì)于捕獲圖結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。特別是，我們對(duì)基于各種聚合函數(shù)的 GNN 性能進(jìn)行了對(duì)比。我們...

2019-03-01 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯 GNN 1.1萬 0

ICLR 2019論文解讀：膠囊圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PyTorch實(shí)現(xiàn)

上圖所示為CapsGNN的簡化版本。它由三個(gè)關(guān)鍵模塊組成：1）基本節(jié)點(diǎn)膠囊提取模塊：GNN用于提取具有不同感受野的局部頂點(diǎn)特征，然后在該模塊中構(gòu)建主節(jié)點(diǎn)...

2019-03-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 pytorch 8141 0

基于FPGA的GNN加速器頂層架構(gòu)

接上一篇...... GNN加速器頂層架構(gòu) 此GNN加速器是為GraphSAGE算法設(shè)計(jì)的，但是它的設(shè)計(jì)也可以應(yīng)用于其他類似的GNN算法加速。其頂層架構(gòu)...

2021-08-27 標(biāo)簽：fpga 加速器 GNN 8023 0

一個(gè)基于PyTorch的幾何深度學(xué)習(xí)擴(kuò)展庫，為GNN的研究和應(yīng)用再添利器

作者在論文中寫道：“這是一個(gè) PyTorch 的幾何深度學(xué)習(xí)擴(kuò)展庫，它利用專用的 CUDA 內(nèi)核實(shí)現(xiàn)了高性能。它遵循一個(gè)簡單的消息傳遞 API，將最近提...

2019-03-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)pytorch 6278 0

用于學(xué)習(xí)圖結(jié)構(gòu)對(duì)象相似性的圖匹配網(wǎng)絡(luò)

為了解決圖的相似度學(xué)習(xí)問題，我們研究了GNN在這種情況下的使用，探討了如何將圖嵌入到向量空間中，并學(xué)習(xí)這種嵌入模型，使相似的圖在向量空間中更接近，而不同...

2019-05-08 標(biāo)簽：谷歌二進(jìn)制 GNN 5923 0

案例說明為什么要用GNN來研究醫(yī)學(xué)影像？

這篇文章提出的圖卷積模型并沒有從頭去做圖像分割，而是在粗分割結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行改善。

2020-10-13 標(biāo)簽：醫(yī)學(xué)影像醫(yī)學(xué)圖像深度學(xué)習(xí) 4849 0

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迎來快速爆發(fā)期 GNN的原理、變體及拓展

GNN 在經(jīng)歷過 2017-2018 年兩年的孕育期與嘗試期之后，在 2018 年末至今的一年多時(shí)間里，迎來了快速爆發(fā)期。

2020-02-08 標(biāo)簽：3D視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)GNN 4759 0

GNN在普適性與學(xué)習(xí)局限性等問題

即在分布式計(jì)算或者多代理（multi-agent）系統(tǒng)中，如何在發(fā)生進(jìn)程故障的情況下保持系統(tǒng)的可靠性（reliability）。這通常需要進(jìn)程就計(jì)算過程...

2019-07-18 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)GNN 4204 0

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）加速器的FPGA解決方案

GNN的架構(gòu)在宏觀層面有著很多與傳統(tǒng)CNN類似的地方，比如卷積層、Polling、激活函數(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)處理器（MLP）和FC層等等模塊，都會(huì)在GNN中得以應(yīng)用。

2020-10-19 標(biāo)簽：fpga 存儲(chǔ)器機(jī)器學(xué)習(xí) 2804 0

什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能做什么

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將深度學(xué)習(xí)的預(yù)測能力應(yīng)用于豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將物體及其對(duì)應(yīng)關(guān)系描述為圖中用線連成的點(diǎn)。

2022-11-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)GNN 2420 0

GNN與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的強(qiáng)強(qiáng)組合又會(huì)擦出怎樣的火花？

聯(lián)邦學(xué)習(xí)和 GNN 都是當(dāng)前 AI 領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多個(gè)參與方可以在不泄露原始數(shù)據(jù)的情況下，安全合規(guī)地聯(lián)合訓(xùn)練業(yè)務(wù)模型，目前已在諸多領(lǐng)域取得了...

2023-02-17 標(biāo)簽：CSR 機(jī)器學(xué)習(xí)CSC 920 0

如何用10行代碼搞定圖Transformer

100 多個(gè)開箱即用的 GNN 模型示例，15 多個(gè)在 Open Graph Benchmark（OGB）上排名靠前的基準(zhǔn)模型； * 150 多個(gè) G...

2023-03-08 標(biāo)簽：gpu 數(shù)據(jù)集 GNN 753 0

介紹圖機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)

我們首先學(xué)習(xí)什么是圖、為什么使用圖以及如何最佳地表示圖。然后，我們簡要介紹大家如何在圖數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以前的方法 (同時(shí)我們會(huì)探索圖特征) 到現(xiàn)在...

2023-02-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)XML UML 663 0

圖數(shù)據(jù)切分與模型數(shù)據(jù)載入的問題解析

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類 ”用于處理可以表示為圖的數(shù)據(jù)“ 的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們通常能看到的例子有: 社交網(wǎng)絡(luò)的商品的推薦，蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的預(yù)測和芯片設(shè)計(jì)優(yōu)化等等。

2023-01-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)GNN 563 0

機(jī)器學(xué)習(xí)引發(fā)對(duì)科學(xué)見解的反思簡析

數(shù)學(xué)和物理是一對(duì)老朋友。長期以來，它們見證了技術(shù)發(fā)展的起落，包括計(jì)算尺、計(jì)算器和Wolfram Alpha等輔助工具。

2023-03-03 標(biāo)簽：探測器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī) 432 0

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涂鴉智能（NYSE：TUYA）是一家致力于讓生活更智能的領(lǐng)先技術(shù)公司，涂鴉提供能夠智連萬物的云平臺(tái)，打造互聯(lián)互通的開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)，連接品牌、OEM 廠商、開發(fā)者、零售商和各行業(yè)的智能化需求。
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馭勢科技（北京）有限公司（UISEE）是中國領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛公司，致力于為全行業(yè)、全場景提供AI駕駛服務(wù)，做賦能出行和物流新生態(tài)的AI駕駛員。馭勢科技成立于2016年2月，堅(jiān)持立足本土研發(fā)，根植中國市場。
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自然語言（Natural language）通常是指一種自然地隨文化演化的語言。例如，漢語、英語、日語都是自然語言的例子，這一種用法可見于自然語言處理一詞中。自然語言是人類交流和思維的主要工具。
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　　深圳市耐能人工智能有限公司，簡稱“耐能”（Kneron）成立于2016年，是一家專注于高速、低功耗的AI SoC芯片研發(fā)的科技公司。總部成立于2015年，位于美國的圣地亞哥，在臺(tái)北、珠海、深圳、杭州等地均設(shè)有分部。自成立以來公司一直堅(jiān)持自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)研發(fā)，研發(fā)領(lǐng)域包含3D傳感技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器、圖像識(shí)別、人臉識(shí)別等，是終端AI解決方案提供商。
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機(jī)器狗（美國軍用機(jī)器人）一般指大狗機(jī)器人（Bigdog），因形似機(jī)械狗被命名為“大狗”。由波士頓動(dòng)力學(xué)工程公司（Boston Dynamics）專門為美國軍隊(duì)研究設(shè)計(jì)。
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天宮二號(hào)為中國載人航天工程發(fā)射第二個(gè)目標(biāo)飛行器，是中國首個(gè)具備補(bǔ)加功能的載人航天科學(xué)實(shí)驗(yàn)空間實(shí)驗(yàn)室。
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　星宸科技（ SigmaStar ）成立于2017年，團(tuán)隊(duì)源自MStar。專注于視頻監(jiān)控芯片領(lǐng)域，產(chǎn)品覆蓋IP Cam、USBCam、NVR、DVR、車載電子、運(yùn)動(dòng)相機(jī)、智能家居等。
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AI算力

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算力是人工智能三要素之一，已成為人工智能產(chǎn)業(yè)化進(jìn)一步發(fā)展的關(guān)鍵。算力，就是計(jì)算能力，算力的大小代表著對(duì)數(shù)字化信息處理能力的強(qiáng)弱。從原始社會(huì)的手動(dòng)式計(jì)算到古代的機(jī)械式計(jì)算、近現(xiàn)代的電子計(jì)算，再到現(xiàn)在的數(shù)字計(jì)算，算力指代了人類對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力，也集中代表了人類智慧的發(fā)展水平。
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語音助理（Speaktoit Assistant）是一款可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)交流溝通的語音助理軟件。通過智能對(duì)話與即時(shí)問答的智能交互，實(shí)現(xiàn)幫助用戶解決問題，其主要是幫忙用戶解決生活類問題。
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　　AI加速器是一類專門的硬件加速器或計(jì)算機(jī)系統(tǒng)旨在加速人工智能的應(yīng)用。　　基于FPGA的方案具有更短的開發(fā)周期和靈活的可編程性，同時(shí)具備較高的計(jì)算并行度和相對(duì)適中的功耗;而ASIC的開發(fā)需要付出高昂的開發(fā)時(shí)間和人力物力成本，可以最大程度地實(shí)現(xiàn)滿足性能和功耗需求的定制化AI加速器。
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機(jī)器智能指能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)（anthropomorphic tasks）的機(jī)器，具備形形色色的內(nèi)部信息傳感器和外部信息傳感器。
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昇騰是華為用在人工智能計(jì)算領(lǐng)域的一個(gè)產(chǎn)品系列，包括了推理和訓(xùn)練。華為昇騰產(chǎn)品線分為兩部分，一部分是邊緣側(cè)，一部分是數(shù)據(jù)中心側(cè)。
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