一般来说,邻域聚合包括以下几个步骤: 1. 收集邻居节点的表示 2. 将邻居节点的表示进行变换和聚合 3. 将聚合后的邻居表示与中心节点的表示相结合,生成新的中心节点表示 ## 常见的邻域聚合方法 在具体实现中,常见的邻域聚合方法包括: 1. **平均聚合 (Mean Aggregator)**: 计算邻居节点表示的均值作为聚合结果。
x*及其 T-1 个相邻点 x*t 的平均输出近似于 T 次采样的 MC dropout结果。 这个过程就称为邻域空间聚合,它与空间相关的采样一起起作用以获得输出分布。如图 1(c) 所示,用于不同点语义推断的网络呈现随机架构。每个点聚合邻域推理的结果使用 NSA 生成输出分布。 2、不确定性感知 PCSS 作者探索了向 PCSS 框架...
在此基础上,提出了一种植物分割Transformer网络(Plant Segmentation Transformer network,PSTNet)来实现高空间分辨率茄子植物数据集的语义分割。PSTNet包括以下组件:(i)用于存储和聚合输入点的局部邻域特征的邻域特征聚合器(Neighborhood Feature Aggregator,NPA),以及(ii)用于捕获上下文信息的级联点自关注模块(Point Self-Att...
为了有效聚合小样本关系的邻域语义信息，我们需要继续改进现有的方法，并探索新的技术手段。首先，可以结合领域知识和语义信息，提出更有效的特征选取和相似度度量方法。其次，可以进一步研究深度学习模型在小样本问题上的应用，如图神经网络的改进和优化。此外，还可以借鉴集成学习的思想，通过多个聚合方法的组合来提高效果。
假如不对三种类型的邻居节点进行区分,而是直接对所有的邻居节点进行聚合,就会有几个问题: 1. 随着跳数的增加,邻域大小呈指数增长,这使得在大规模图中进行存储和计算变得不切实际。 2.由于邻居的大小各异,某些“热”节点(受欢迎的item或常用tag)可能有很多邻居,而某些“冷”节点(长尾item或冷门标签)只有几个邻居...
3.根据权利要求1所述的基于路径邻域聚合和难负样本挖掘的关系推理方法,其特征在于,步骤一中通过邻域编码器得到实体i的实体表示e时:imean(·)代表平均池化函数,Encoder(·)代表由两层Transformer网络组成的编码器。 4.根据权利要求1所述的基于路径邻域聚合和难负样本挖掘的关系推理方法,其特征在于,步骤一中,根据待预测...
为此,该文提出了一个全新的强化、递归且可扩展的由邻域选择引导的多关系图神经网络架构RioGNN。 背景 图神经网络(GNNs)通过聚合邻居信息进行表示,在生物信息学、社会网络、自然语言处理、推荐系统、计算机视觉等多个领域都具有不错的应用效果。其中,由于现实世界信息普遍存在的异构性,能够整合多种类型的节点和边的信息...
2.如权利要求1所述的基于主邻域聚合网络的药物副作用关系抽取方法,其特征在于, 所述语义特征表示的提取方法为: 提取药品说明文本中每个字符的嵌入表示; 基于每个字符的嵌入表示,采用双向门控循环神经网络,得到每个字符的语义特征表 示。 3.如权利要求1所述的基于主邻域聚合网络的药物副作用关系抽取方法,其特征在于,...
本发明公开了一种基于实体邻域特征深度聚合的个性化推荐方法,对当前知识图谱中的高阶结构信息进行特征深度聚合,该个性化推荐方法,包括如下步骤:步骤S1:基于用户对物品的行为数据信息并进行预处理,获取用户对物品的隐式反馈,得到物品预测评分;步骤S2:基于物品及其属性数据,构建实体关系三元组,得到物品知识图谱;步骤S3:基于...
摘要 本发明公开了一种基于门控隐空间邻域聚合的智能网联汽车产业图谱融合方法,基于智能网联汽车产业图谱,生成产业图谱隐空间(嵌入空间);然后基于产业图谱的原始拓扑结构产生实体的拓扑邻域,基于产业图谱的隐空间产生实体的隐空间邻域;接着产生中心实体在聚合拓扑邻域中的邻接实体信息后的拓扑邻域信息表示,产生中心实体在聚...