
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
在这篇博文中会以一种通俗易懂的方式为大家详细地介绍目前使用广泛的图神经网络——图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCN)的相关知识。首先将带领大家直觉上感受其工作原理,然后再介绍更深层的数学原理。
转自微信公众号:浅梦的学习笔记原址链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzY4NzE3MA==&mid=2247493556&idx=1&sn=e62c31c32dee4bd2d8151c9370bb3e04&chksm=a691945991e61d4f23ac5bf42a137e8626a217b17df971267d8
Mermaid 是一个基于 JavaScript 的图表绘制工具,通过解析类 Markdown 的文本语法来实现图表的创建和动态修改。Mermaid 诞生的主要目的是让文档的更新能够及时跟上开发进度。

跨域推荐在实际应用中常常面临隐私性的挑战,其一是不同用户的数据难以合法地进行集中化收集;其二是其使用的迁移学习模型跨不同的域和数据集进行映射,这常常会关联到不同的组织机构,同样会面临隐私问题。此时上面提到的需要将数据集中起来的跨域推荐方法就不再行得通了,需要考虑在联邦场景下的跨域推荐模型。

原文链接:图神经网络简介及其在交通流预测中的应用1.火爆的图神经网络究竟什么来路?最近几年,作为一项新兴的图数据学习技术,图神经网络(GNN)受到了广泛的关注。2018年年末,发生了两件特殊的事情。图数据学习领域同时发表了三篇综述论文,这种现象体现了学术界对该项技术的高度认可;更有众多工业界与学术界的大佬联名上书,支持GNN。由DeepMind、谷歌大脑、MIT 和爱丁堡大学等公司和机构的 27
图像降噪是一个十分具有实用价值的研究方向,因为噪声总是无处不在的。当处于比较昏暗的环境时,噪声将极大地影响着我们所拍摄的图像。如今,随着深度学习算法以及相关硬件的不断发展,深度卷积网络同样在图像降噪领域占据了主流,并且代表了该领域最优异的成绩。但是,深度神经网络同样有着其缺点,例如模型过于庞大而计算复杂度过高,以及缺乏一些理论上的解释性,当然这些缺点正不断地得到弥补。为了更好地理解图像降噪的基本原

随着计算机算力的提升,机器学习作为海量数据的分析处理技术,已经广泛服务于人类社会。 然而,机器学习技术的发展过程中面临两大挑战:一是数据安全难以得到保障,隐私泄露问题亟待解决;二是网络安全隔离和行业隐私,不同行业部门之间存在数据壁垒,导致数据形成“孤岛”无法安全共享,而仅凭各部门独立数据训练的机器学习模型性能无法达到全局最优化。为解决上述问题,谷歌提出了联邦学习(FL,federated lear

文章目录GNN用于交通预测一、交通图分类二、邻接矩阵分类三、GNN分类四、挑战五、未来方向GNN用于交通预测一、交通图分类现有的交通图分为三个级别,即道路级别,区域级别和站点级别图。道路水平流量问题(道路交通流量、道路起点-终点(OD)流量和交叉口交通吞吐量),在道路交通流问题中,预测目标是在特定时间段内通过道路传感器或道路沿线特定位置的交通量。在道路OD流量问题中,目标是单个时间点上一个位置(起
【推荐系统】一文梳理联邦学习推荐系统研究进展