第一节 图深度学习 通常我们用张量来建立神经网络，但是记住我们也可以用矩阵来定义张量，图也可以通过矩阵来定义。...第二节 使用Spektral进行深度学习 Spektral作者将Spektral定义为关系表示学习的框架，用Python构建并基于Keras API。...在Spektral中，GraphAttention层计算卷积与layers.GraphConv类似，但是使用注意机制来加权邻接矩阵，而不是使用归一化拉普拉斯。...这里有趣的部分是，可能有一些方法可以在图中运行这些算法，为了实现这一点，我们需要能够使用存储在图形结构中的固有数据来构建模型，Lauren Shin 的Neo4j有一个非常有趣的方法: https://...总结 如果能够将知识图谱与Spektral(或其他)库连接起来，则可以通过为已有的图数据部署图神经网络模型，在Data Fabric上运行深度学习算法。
图结构的使用似乎不常见，在图结构中，我们有一个由不同节点组成的网络，这些节点之间通过某种链接相互关联。我们尝试做的是使用时间序列的图形表示来产生未来的预测。 ?...序列通过LSTM层，而相关矩阵则由图形转换层处理。它们是在Spektral中实现的，Spektral是一个基于Tensorflow的图形深度学习库。它有各种可用的图形层。...不太可能，目前Spektral不支持Window，所以我必须手动提取感兴趣的类并创建Python可执行文件。 我们的模型接收来自所有商店的销售序列和来自相同序列的相邻矩阵作为输入。...它们是在Spektral中实现的，Spektral是一个很酷的库，用于基于Tensorflow的图形深度学习。它有各种可用的图形层。我们使用最基本的一个，图卷积GCN。...对于给定的样本协方差或相关矩阵，我们可以使用拉普拉斯（Laplacian）归一化来估计邻接矩阵，该归一化可以基于谱卷积的一阶近似来提供高效的逐传播规则（前向和后向传播）。 ?
本文将详细介绍如何使用Python实现一个简单的GNN模型，并通过具体的代码示例来说明。 1. 项目概述 我们的项目包括以下几个步骤： 数据准备：准备图结构数据。...环境准备 首先，安装必要的Python库，包括numpy、networkx、tensorflow和spektral。spektral是一个专门用于图神经网络的Python库。...我们使用spektral库来完成这一步骤。...模型构建 使用TensorFlow和Spektral库构建一个简单的图卷积网络（GCN）模型。...总结 在本文中，我们介绍了如何使用Python实现一个简单的图神经网络模型。我们从数据准备、数据预处理、模型构建和模型训练等方面详细讲解了GNN的实现过程。
模型构建：使用深度学习框架构建GNN模型。模型训练和评估：训练模型并评估其性能。2. 环境准备首先，安装必要的Python库，包括numpy、networkx、tensorflow和spektral。...spektral是一个专门用于图神经网络的Python库。pip install numpy networkx tensorflow spektral3....我们使用spektral库来完成这一步骤。...模型构建使用TensorFlow和Spektral库构建一个简单的图卷积网络（GCN）模型。...总结在本文中，我们介绍了如何使用Python实现一个简单的图神经网络模型。我们从数据准备、数据预处理、模型构建和模型训练等方面详细讲解了GNN的实现过程。
Spektral 是一个基于 Keras API 和 TensorFlow 2，用于图深度学习的开源 Python 库。...我们可以使用 Spektral 来进行网络节点分类、预测分子特性、使用 GAN 生成新的拓扑图、节点聚类、预测链接以及其他任意数据是使用拓扑图来描述的任务。 ?...我们可以此来观察图神经网络是否能够学习到，与传统卷积神经网络类似的特征。 ?...NETWORKS」中所提出的图卷积神经网络（Graph Convolutional Network，GCN) 为例，为大家介绍如何使用 Spektral 简单、快速地搭建并训练图神经网络。...搭建 GNN 这里我们使用 GraphConv 网络层以及其他一些 Keras 的 API 来搭建 GCN： from spektral.layers import GraphConv from tensorflow.keras.models
图神经网络将使用OCR 的输出，即收据上的边界框用于创建输入图。每个文本/边界框都被认为是一个节点，边缘连接的创建可以有多种方式。...[8]将介绍如何进行编码。 OCR 的输出也用于创建嵌入。要创建词嵌入，我们可以使用glove，或可以使用 预训练的Transformer 对文本段进行编码以获得文本嵌入。...这两种类型的嵌入结合起来创建一个新的融合嵌入以更好地理解数据，并用作图神经网络的节点输入。为了更好地理解嵌入的使用，建议阅读 [9] 及其实现 [10]。...总结 本文只是关于这些系统如何工作的概述，我可以推荐从 [7]、[12]、[13]、[16] 中学习更多，也许这可以使用基于开源图学习的库来实现，例如 Spektral [14] 或你喜欢的任何其他库。...: https://towardsdatascience.com/pre-processing-in-ocr-fc231c6035a7 Optical Character Recognization :
我们选择L2-正则化来实现这一点，L2正则化将网络中所有权重的平方和加到损失函数。如果模型使用大权重，则对应重罚分，并且如果模型使用小权重，则小罚分。...运行神经网络 现在神经网络已经定义完毕，让我们看看run_fc_model.py是如何运行、训练和评估模型的。 ? 在强制导入之后，将模型参数定义为外部标志。...使用一个时钟来记录运行时间。 ? 我们想记录关于训练过程的一些信息，并使用TensorBoard显示该信息。...结果 让我们使用默认参数通过“python run_fc_model.py”运行模型。 我的输出如下所示： ? ?...可选的图形参数告诉TensorBoard渲染显示整个TensorFlow图形。每100次迭代，我们执行合并的汇总操作，并将结果馈送到汇总写入器，将它们写入磁盘。
本节： 举例异质图数据 理解PGL是如何支持异质图的计算 使用PGL来实现一个简单的异质图神经网络模型，来对异质图中特定类型节点分类。...目前大部分的工作都集中在同构网络中，但真实场景下异构网络才是最常见的。针对同构网络设计的模型很多都没法应用于异构网络，比如说，对于一个学术网络而言： 如何高效根据上下文信息表征不同类型的节点？...2.2.2Meta-Pathe-Based Random Walks 在同构网络中，DeepWalk和node2vec等算法通过随机游走的方式来构建Skip-Gram模型的上下文语料库，受此启发，作者提出了一种异构网络上的随机游走方式...这里我们使用两个端口来模拟两台机器。 创建配置文件和 ip 地址文件后，我们现在可以启动两个图形服务器。 然后我们可以使用客户端从图服务器中采样邻居或采样节点。...PGL 图形引擎启动 现在我们支持使用PGL Graph Engine分布式加载图数据。我们还开发了一个简单的教程来展示如何启动图形引擎 要启动分布式图服务，请按照以下步骤操作。
为了理解图形的哪些节点应该修改，论文作者使用了一个指针网络（Pointer network），该网络采用了图形嵌入来选择节点，以便使用LSTM网络进行修复。...来自得克萨斯大学奥斯汀分校的作者研究了如何推断像Python或TypeScript此类语言的变量类型。...先通过标准GNN对图形进行处理，然后产生与图中每个节点的调度优先级相对应的离散化嵌入，最后将嵌入被馈送到遗传算法BRKGA中进行模型训练，从而优化得到的TensorFlow图的实际计算开销。...此外，要使用嵌入来对所有query进行精确建模，嵌入之间的距离函数（通过VC维度进行度量）的复杂性会与图谱中实体的数量成正比。...而且，在这些同构图中，很多都有不同的target标签，这自然会给分类器引入标签噪声。这表明，利用网络中所有可用的元信息（如节点或边属性）来提高模型性能是非常重要的。
本节： 举例异质图数据 理解PGL是如何支持异质图的计算 使用PGL来实现一个简单的异质图神经网络模型，来对异质图中特定类型节点分类。...目前大部分的工作都集中在同构网络中，但真实场景下异构网络才是最常见的。针对同构网络设计的模型很多都没法应用于异构网络，比如说，对于一个学术网络而言： 如何高效根据上下文信息表征不同类型的节点？...2.2.2Meta-Pathe-Based Random Walks 在同构网络中，DeepWalk和node2vec等算法通过随机游走的方式来构建Skip-Gram模型的上下文语料库，受此启发，作者提出了一种异构网络上的随机游走方式...如何启动分布式图引擎服务的示例： 假设我们有一个下图，它有两种类型的节点（u 和 t）。 首先，我们应该创建一个配置文件并指定每台机器的 ip 地址。 这里我们使用两个端口来模拟两台机器。...PGL 图形引擎启动 现在我们支持使用PGL Graph Engine分布式加载图数据。我们还开发了一个简单的教程来展示如何启动图形引擎 要启动分布式图服务，请按照以下步骤操作。
理想的激活函数应该通过使用线性概念处理非线性关系，并且应该可微分，以减少错误并相应地调整权重。所有的激活函数都存在于torch.nn库中。...让我们通过Python程序来说明如何使用ReLU。...让我们用Python程序来说明LReLU的使用。...梯度消失是一个重要问题，当大量输入被馈送到神经网络并且隐藏层数增加时，梯度或导数接近于零，从而导致神经网络的不准确性。 让我们通过一个Python程序来说明Sigmoid函数的使用。...它是一个S形曲线，通过原点，并且在图形上，Tanh函数具有以下的变换行为： Tanh激活函数的问题在于它运算速度较慢且梯度消失问题仍然存在。让我们借助Python程序来说明Tanh函数的使用。
如何估算点击率？这里没有巫术，一般是获取包含 用户-物品 交互的富数据集，并使用它来训练 ML 模型。...使用前馈神经网络来估计点击率。 图上显示了一个典型的 CTR 模型，包括数据读取器、嵌入和全连接层。...每个 GPU 都有自己的： 前馈神经网络（数据并行）来估计点击率。 哈希表使数据预处理更容易并启用动态插入。...有关更多信息，请参阅我们的Python Jupyter Notebook，了解如何将此功能与 Criteo 数据集结合使用。 注意：Criteo 数据集是一个常见用例，但模型预取不限于此数据集。...使用我们的 HugeCTR Python API 进行训练后，您可以获得密集模型、稀疏模型和图形配置的文件，这些文件在使用该hugectr2onnx.converter.convert方法时需要作为输入
PyTorch中的FGSM 要在PyTorch中进行FGSM攻击，我们可以使用Ian Goodfellow和Nicolas Papernot提供并精心维护的CleverHans库。...可以使用以下命令下载并安装该库： pip install git+https://github.com/tensorflow/cleverhans.git#egg=cleverhans 将使用简单的MNIST...数据集来演示如何构建攻击。...在对抗训练期间，将干净的示例和对抗的示例都馈送到网络中，以防止在进一步的训练期间降低干净数据的准确性。...对抗训练的问题 尽管上述示例说明了如何采用对抗训练来概括模型体系结构，但是一个主要问题是，它们仅对训练模型的特定类型的攻击有效。
但在这篇文章中，我们的目的是通过教你如何在Python中制作你自己的面部识别系统的简化版本来揭开这个主题的神秘性。...我们的实现使用这些信息来确定为我们的系统馈送的新图像最有可能是哪一个个体。...使用面部识别建立一个系统 在这篇文章的开头，我链接到的Github库中的代码是一个演示，它使用笔记本电脑的摄像头来为我们的面部识别算法馈送视频帧。...结论 现在，你应该熟悉了面部识别系统的工作方式，以及如何使用python中的FaceNet网络的预先训练版本来创建你自己的简化的面部识别系统。...如果你想在Github库中进行演示，并添加你认识的人的图像，那么就可以继续使用这个库来进行你的下一次实验。
我们首先先简单了解一下这个包如何训练神经网络。 背景介绍 神经网络(NNs)是作用在输入数据上的一系列嵌套函数的集合，这些函数由权重和误差来定义，被存储在PyTorch中的tensors中。...的梯度 雅可比向量积的这种特性使得将外部梯度馈送到具有非标量输出的模型中非常方便。external_grad 代表 ....另外一个常见的用法是微调一个预训练好的网络，在微调的过程中，我们冻结大部分模型——通常，只修改分类器来对新的做出预测,让我们通过一个小示例来演示这一点。...在resnet中，分类器是最后一个线性层模型model.fc。我们可以简单地用一个新的线性层(默认未冻结)代替它作为我们的分类器。...model.fc = nn.Linear(512, 10) 现在除了model.fc的参数外，模型的其他参数均被冻结，参与计算的参数是model.fc的权值和偏置。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1702.07600 摘要 我们研究了在无人机导航控制中采用循环神经网络（RNN）代替前馈神经网络（FNN），是否能增加其活动的灵活性。...实验中，我们把框架应用于在模拟环境中飞行的无人机中，让它学习如何穿越有多障碍物的房间。 到目前为止，无人机控制的训练过程中通常只使用前馈神经网络。...为了处理更多高难度的任务，我们提出，引入循环神经网络代替前馈神经网络，并且训练一个长短期存储器（ LSTM）来控制无人机。 通过视觉信息进行控制属于序列预测问题，并且需要高相关性的输入数据。...另外，考虑到端对端训练所需的数据通常无法获得，我们将“只对全连接（FC）进行再训练的控制层”和“只对长短期存储器控制层（所需网络为端到端的训练）进行再训练的控制层”的表现进行了对比。...探讨和结论 此研究中，我们测试了在导航控制中，存储器（图12）能如何帮助深度神经网络更高效地运作。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1702.07600 █ 摘要 我们研究了在无人机导航控制中采用循环神经网络（RNN）代替前馈神经网络（FNN），是否能增加其活动的灵活性。...实验中，我们把框架应用于在模拟环境中飞行的无人机中，让它学习如何穿越有多障碍物的房间。 到目前为止，无人机控制的训练过程中通常只使用前馈神经网络。...为了处理更多高难度的任务，我们提出，引入循环神经网络代替前馈神经网络，并且训练一个长短期存储器（ LSTM）来控制无人机。 通过视觉信息进行控制属于序列预测问题，并且需要高相关性的输入数据。...另外，考虑到端对端训练所需的数据通常无法获得，我们将“只对全连接（FC）进行再训练的控制层”和“只对长短期存储器控制层（所需网络为端到端的训练）进行再训练的控制层”的表现进行了对比。...█ 探讨和结论 此研究中，我们测试了在导航控制中，存储器（图12）能如何帮助深度神经网络更高效地运作。
本人做过的一些微小贡献： 1）风控率先落地一个实时的GNN在线推理服务；应用AWS Deep Graph Library和图数据库Nebula搭建了，一个社区反作弊网络和电商反交易黄牛网络。...2）蓄水池抽样算法在图数据库上使用；和Nebula合作应用蓄水池抽样算法来解决经典的热点问题, 众所周知蓄水池抽样算法最大优势是在内存一定的情况下可以等概率抽取。...1641368073-0646-61d54a090fc89-790881 (1).png 目前推荐场景使用GNN都是对于边的预测，最好是能够把两个点的相似度和距离放入特征计算，但是这样需要平方级的计算复杂度...可以考虑应用随机游走生成不同点和影响力正相关的向量值来近似代替位置编码，而且针对大图的这套计算，大厂都是比较成熟的了。...本文主要是从神经网络的结构出发来说，现实中还有个重要问题就是如何训练，训练又是一个更难的问题，进入了调（炼）参（丹）环节。边的预测如何进行合适高效的负采样在社交网络上也是有趣和有深度问题。
1.1 环境要求 本次环境使用的是python3.6.5+windows平台。 主要用的库有：Opencv-python模块、Pillow模块、PyTorch模块。...Opencv-python模块： opencv-python是一个Python绑定库，旨在解决计算机视觉问题。其使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。...PyTorch模块 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。...其中图像特征提取通常使用卷积神经网络进行特征学习，由于字符识别相较于物体分类的不同，通常不会完全照搬分类网络来直接进行图形特征提取，会在分类网络的基础上为了适应目标任务的改进。...num_workers=0表示使用0个子进程来加载数据。
关于图神经网络还有很多需要了解的地方，但是关于 GNNs 是如何工作的已经有很多重要的结果。 我将从我的最爱开始：Andreas Loukas 的「什么图形神经网络无法学习：深度 VS 宽度」。...其他理论方面的工作包括 Hou 等人测量 GNN 中图形信息的使用（https://openreview.net/forum?...为了理解应该修改图中的哪些节点，它们使用指针网络，该网络接受图嵌入和编辑历史并选择节点。然后，使用 LSTM 网络执行修复，该网络还接受图嵌入和编辑的上下文。...此外，在这些同构图中，许多图都有不同的目标标记，这自然会给分类器引入标记噪声。这表明使用网络的所有可用元信息（如节点或边缘属性）对于提高模型性能的重要性。...A Dissection on Graph Classification」表明，如果用包含邻域度和传播图属性的线性邻域聚合函数代替非线性邻域聚合函数，则模型的性能不会降低，这与之前的说法一致，即许多图形数据集对于分类来说都是微不足道的
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