面向应用的深度神经网络图说
图神经网络入门教程
图神经网络入门教程图神经网络(Graph Neural Network, GNN)作为深度学习在图数据上的应用，近年来备受关注。
它可以处理各种复杂的图结构数据，如社交网络、蛋白质相互作用网络等。
在本文中，我们将介绍图神经网络的基本概念、原理和应用，并带领读者一步步了解图神经网络的入门知识。
一、图神经网络的基本概念图神经网络是一种专门用于处理图结构数据的机器学习模型。
在传统的神经网络中，输入数据通常是向量或矩阵，而在图神经网络中，输入数据是一个图，它由节点和边组成。
每个节点可以表示一个实体，如用户、物品或分子，而边可以表示节点之间的关系或连接。
图神经网络的目标是学习节点的表示，使得节点在表示空间中的位置能够反映它们在图结构中的相互关系。
通过学习节点的表示，图神经网络可以实现各种任务，如节点分类、链接预测和图分类等。
二、图神经网络的原理图神经网络的核心思想是通过消息传递的方式来更新节点的表示。
具体来说，对于每个节点，图神经网络会将其邻居节点的信息聚合起来，并与自身的表示进行合并。
这样一步一步地传递消息，直到所有节点的表示都得到更新。
为了实现消息传递，图神经网络通常采用图卷积操作。
图卷积操作可以将节点的特征与其邻居节点的特征进行聚合，从而得到新的表示。
通过多层的图卷积操作，图神经网络可以逐渐提取出图结构中的特征，实现节点表示的学习。
除了图卷积操作，图神经网络还可以结合注意力机制、图注意力网络等技术，从而提升模型的表达能力和泛化能力。
三、图神经网络的应用图神经网络在各种领域都有着广泛的应用。
在社交网络中，图神经网络可以用于挖掘用户之间的社交关系、发现社区结构等任务。
在生物信息学领域，图神经网络可以用于预测蛋白质相互作用、发现潜在的药物靶点等。
此外，图神经网络还可以应用于推荐系统、交通网络优化、网络安全等领域。
它的强大的表达能力和泛化能力使得它在处理各种复杂的图结构数据时表现优异。
四、图神经网络的学习资源想要深入学习图神经网络，可以参考以下学习资源：1. 书籍：《Graph Representation Learning》、《Graph Convolutional Networks》等。
图神经网络的应用领域与训练技巧
图神经网络的应用领域与训练技巧图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）是一种可用于处理图结构数据的机器学习模型。
相比于传统的深度学习模型，GNN具有能够对图数据进行有效表示和学习的优势，因此在许多领域都得到了广泛的应用和研究。
一、图神经网络的应用领域图神经网络的应用领域十分广泛，下面将介绍其中一些重要的应用领域。
1. 社交网络社交网络是图神经网络的典型应用领域之一。
在社交网络中，节点代表个人或实体，边代表他们之间的社交关系。
通过图神经网络，可以对社交网络中的节点进行特征表示学习、节点分类、社区发现、推荐系统等任务。
2. 生物信息学生物信息学是另一个重要的应用领域。
在生物信息学中，图数据可以表示生物分子之间的相互作用关系，例如蛋白质互作网络。
通过图神经网络，可以对蛋白质结构进行表示学习、蛋白质功能预测、药物研发等任务。
3. 推荐系统推荐系统是电子商务中的重要应用之一。
通过构建用户和商品之间的关系图，图神经网络可以对用户进行个性化的表示学习，从而实现更准确和精准的推荐。
4. 自然语言处理自然语言处理是另一个可以应用图神经网络的领域。
在自然语言处理中，可以将自然语言问题建模为图结构，在图神经网络的帮助下，可以对文本进行表示学习、实体识别、关系抽取等任务。
5. 计算机视觉图神经网络也可以应用于计算机视觉领域。
在计算机视觉中，可以将图像看作是一个图结构，通过图神经网络可以对图像进行表示学习、目标检测、图像分割等任务。
二、图神经网络的训练技巧在使用图神经网络进行建模和训练时，有一些重要的技巧和策略可以提高模型的性能和效果。
1. 图结构的表示图神经网络的核心是对图结构进行表示学习。
常用的表示学习方法包括图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks，简称GCN）、GraphSAGE、GIN等。
这些方法能够有效地将图结构转化为低维的节点嵌入表示，以便进行后续的任务。
神经网络专题ppt课件
(4)Connections Science
(5)Neurocomputing
(6)Neural Computation
(7)International Journal of Neural Systems
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3.2 神经元与网络结构
人脑大约由1012个神经元组成，而其中的每个神经元又与约102～ 104个其他神经元相连接，如此构成一个庞大而复杂的神经元网络。 神经元是大脑处理信息的基本单元，它的结构如图所示。它是以细胞 体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞， 其形状很像一棵枯树的枝干。它主要由细胞体、树突、轴突和突触 (Synapse，又称神经键)组成。
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4.互连网络
互连网络有局部互连和全互连 两种。 全互连网络中的每个神经元都 与其他神经元相连。 局部互连是指互连只是局部的， 有些神经元之间没有连接关系。 Hopfield 网 络 和 Boltzmann 机 属于互连网络的类型。
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人工神经网络的学习
学习方法就是网络连接权的调整方法。 人工神经网络连接权的确定通常有两种方法：
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5. 20世纪70年代 代表人物有Amari, Anderson, Fukushima, Grossberg, Kohonen
经过一段时间的沉寂后，研究继续进行
▪ 1972年，芬兰的T．Kohonen提出了一个与感知机等神经 网络不同的自组织映射理论(SOM)。 ▪ 1975年，福岛提出了一个自组织识别神经网络模型。 ▪ 1976年C．V．Malsburg et al发表了“地形图”的自形成
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关于神经网络的国际交流
第一届神经网络国际会议于1987年6月21至24日在美国加州圣地亚哥 召开，标志着神经网络研究在世界范围内已形成了新的热点。
图神经网络实战案例分享
图神经网络实战案例分享近年来，随着深度学习技术的不断发展，图神经网络作为一种新兴的深度学习技术受到了越来越多的关注。
图神经网络在处理图结构数据上具有独特优势，已经在社交网络分析、药物发现、推荐系统等领域取得了突破性的成果。
本文将通过几个实战案例分享，介绍图神经网络在实际问题中的应用。
1. 社交网络分析社交网络是一个典型的图结构数据，其中节点代表个体，边代表个体之间的关系。
利用图神经网络分析社交网络数据，可以实现精准的社交关系推荐、社群发现和用户画像构建。
一家社交媒体公司利用图神经网络对用户的社交行为进行分析，构建了用户间的关系图谱，进而实现了精准的好友推荐和内容推送。
通过图神经网络的深度学习能力，公司成功提升了用户的活跃度和留存率。
2. 药物发现在药物发现领域，图神经网络也发挥了重要作用。
传统的药物发现方法往往只能对单一分子进行建模，无法有效挖掘复杂的分子相互作用关系。
而图神经网络可以将分子结构表示为图形式，利用节点和边的信息进行学习，从而实现对复杂分子相互作用的模拟和预测。
一家生物技术公司利用图神经网络对大规模的化合物数据库进行分析，成功发现了几种具有潜在药用价值的化合物，并加速了药物研发的进程。
3. 推荐系统推荐系统是电子商务和社交媒体等互联网应用中的重要组成部分，而图神经网络在推荐系统中也有着广泛的应用。
传统的推荐系统主要基于用户和物品之间的交互行为进行推荐，无法充分挖掘用户之间的社交关系和物品之间的相似性。
而图神经网络可以将用户和物品表示为图结构，从而能够更好地挖掘用户和物品之间的复杂关系，实现更加精准的个性化推荐。
一家电商平台引入了图神经网络技术后，成功提高了用户的点击率和购买转化率。
4. 图像分割除了在图结构数据上的应用，图神经网络在图像处理领域也有着广泛的应用。
图像分割是计算机视觉领域的重要任务，而传统的图像分割方法往往难以处理复杂的场景和边界。
图神经网络通过对图像的像素进行建模，可以更好地理解像素之间的语义关系，从而实现更加精准的图像分割。
五大神经网络模型解析
五大神经网络模型解析近年来，人工智能的快速发展使得深度学习成为了热门话题。
而深度学习的核心就在于神经网络，它是一种能够模拟人脑神经系统的计算模型。
今天，我们就来一起解析五大神经网络模型。
1.前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最基本的神经网络模型之一。
在前馈神经网络中，信息是单向传输的，即神经元的输出只会被后续神经元接收，不会造成回流。
前馈神经网络能够拟合线性和非线性函数，因此在分类、预测等问题的解决中被广泛应用。
前馈神经网络的一大优势在于简单易用，但同时也存在一些缺点。
例如，神经网络的训练难度大、泛化能力差等问题，需要不断探索解决之道。
2.循环神经网络（Recurrent Neural Network）与前馈神经网络不同，循环神经网络的信息是可以进行回流的。
这意味着神经元的输出不仅会传向后续神经元，还会传回到之前的神经元中。
循环神经网络在时间序列数据的处理中更为常见，如自然语言处理、语音识别等。
循环神经网络的优点在于增强了神经网络处理序列数据的能力，但是它也存在着梯度消失、梯度爆炸等问题。
为了解决这些问题，一些变种的循环神经网络模型应运而生，如长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。
3.卷积神经网络（Convolutional Neural Network）卷积神经网络是一种类似于图像处理中的卷积操作的神经网络模型。
卷积神经网络通过卷积神经层和池化层的堆叠来对输入数据进行分层提取特征，从而进一步提高分类性能。
卷积神经网络在图像、视频、语音等领域的应用非常广泛。
卷积神经网络的优点在于对于图像等数据具有先天的特征提取能力，可以自动识别边缘、角点等特征。
但是，卷积神经网络也存在着过拟合、泛化能力欠佳等问题。
4.生成对抗网络（Generative Adversarial Network）生成对抗网络可以说是最近几年最热门的神经网络模型之一。
它基于博弈论中的对抗训练模型，由两个神经网络构成：生成器和判别器。
神经网络学习PPT课件
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法，通过迭 代更新参数，以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中，牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是，利用二阶泰勒级数近似损失函数 ，并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中，牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说，根据二阶导数矩阵 （海森矩阵）和当前点的梯度向量，计算出参数更新的 方向和步长，然后更新参数。通过不断迭代，参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比，牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息，还考虑了二阶导数信息， 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
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未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用，模型的可解释性成为研究热 点，旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新，如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及，如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互，成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构， 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据，如自然语言 处理和语音识别等领域。
02
神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元，由一个输入层和一个输出层 组成，通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类， 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是，首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差，然后将误差逐层反向传播，并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代，权重逐渐调整，使得神经网络的输出逐渐接近实际值，从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度，即权重的导数，以便更新权重。
图神经网络的应用领域与训练方法
图神经网络的应用领域与训练方法图神经网络是一种新兴的人工神经网络模型，通过对图像的高级特征学习和表示，广泛应用于计算机视觉、图像识别、推荐系统等领域。
本文将介绍图神经网络的应用领域以及其训练方法，旨在帮助读者全面了解图神经网络的实际应用和训练技巧。
一、图神经网络的应用领域1. 计算机视觉领域图神经网络在计算机视觉领域有着广泛的应用。
传统的卷积神经网络主要用于处理二维图像，而图神经网络则可以处理任意形状的数据结构，如点云、三维模型等。
这使得图神经网络在目标检测、图像分割、人脸识别等任务中有着出色的表现。
2. 图像生成与编辑图神经网络在图像生成与编辑方面也有很好的应用。
通过学习图像的高级特征，图神经网络可以生成具有艺术性的图像，如艺术创作、图像风格迁移等。
此外，在图像编辑中，图神经网络可以实现图像的增强、修复、去噪等任务。
3. 推荐系统图神经网络在推荐系统中被广泛使用。
通过建模用户、物品之间的关系，并学习二者之间的表示，图神经网络可以实现个性化的推荐。
例如，通过分析用户的社交网络、购买记录等数据，图神经网络可以更好地预测用户的兴趣和行为，从而提供更准确的推荐结果。
4. 社交网络分析社交网络分析是图神经网络的另一个重要应用领域。
通过在社交网络中学习用户之间的关系和结构，图神经网络可以实现社区发现、影响力分析、事件预测等任务。
这对于理解社交网络中的信息传播、用户行为等具有重要的价值。
二、图神经网络的训练方法1. 图卷积网络（GCN）图卷积网络是目前应用最广泛的图神经网络模型之一。
它通过定义在图上的局部卷积操作，实现了基于邻居节点的信息传播和特征学习。
GCN主要通过迭代更新节点的表示，并利用节点的邻居信息不断更新节点的特征。
2. 图注意力网络（GAT）图注意力网络是一种基于注意力机制的图神经网络模型。
与传统的基于邻居节点的信息传播不同，GAT通过学习节点之间的注意力权重，动态地调整邻居节点对每个节点的贡献，实现更精确的特征聚合和学习。
面向多标签图像分类的深度卷积神经网络
面向多标签图像分类的深度卷积神经网络Introduction随着互联网的发展，图像应用得到了广泛的应用，图像分类作为其中的一个研究方向，对于实现自动化和智能化的应用有着重要的作用。
随着大数据的出现，图像分类面临的挑战逐渐提升，需要一些更加高效的方法来提高识别的准确率。
多标签图像分类就是其中的一种挑战，其涉及到对于一个图像同时识别多种特征，比如想象一下一个汽车的图像，可能需要同时识别车的品牌、颜色、类型等多种特征。
深度卷积神经网络 (Deep Convolutional Neural Networks, DCNNs) 由于其能够逐层学习到高层次和抽象的特征，在图像分类任务中已经被证明是非常有效的。
Multi-label classification多标签图像分类（Multi-label classification）指的是在一个图像中同时识别出多个类别。
举个例子，一个包含人和狗的图片，我们需要同时识别出这两个不同的物体。
与此相对，单标签分类目标是把每个图像放到独立的分类中，每幅图片中有且仅有一个标签。
多标签分类的应用非常广泛，比如自然语言处理中的词性标注、新闻主题分类，以及近年来图像领域中的研究。
Deep Neural Network神经网络从19世纪的生物角度出发，通常是通过发放电信号来传递并处理信息。
深度神经网络的发展从90年代初开始，在涉及图像和语音信号的深度学习领域有着巨大的成功，如LeNet、AlexNet等。
现如今，深度学习已经成为了机器学习领域的重要分支，被广泛应用在许多领域，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。
Deep Convolutional Neural NetworkDCNNs 是一种深度神经网络，其结构受到了视皮层处理视觉信息的启发。
Convolutional Neural Networks (CNNs) 是其最具代表性的一个分支。
CNNs 的标志性特征是能够自动提取图像的低级特征，并且通过堆叠层次结构来逐步构建更高级别的特征。
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用视 角，即以建筑 实践 与研 究中经 常遇到 的数据类型 ｏｕｒ ｄａｉｌｙ ｌｉｖｅｓ．Ａｓ ａ ｆｒｏｎｔｉｅｒ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｃｏｍ ｐｕｔｅｒ ｓｃｉｅｎｃｅ， 中豳分类号 ：（ＴＰ１８３：Ｔｕ） ＴＵ１ ７；ＴＰ２７４
与问题类型 出发 ，介绍 了其输 入与输 出的数据描述 ， ｉｔ ｈａｓ ｅｘｐｌｏｓｉｖｅｌｙ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｉｎｔｏ ａ ｌａｒｇｅ ｎｕｍ ｂｅｒ ｏｆ 文 献 标 识 码 ：Ａ
在 见 证 了 以 深 度 神 经 网 络 为 代 表 的 人 工 智 能 技 术 问各种有 向连接 （图中圆圈之 间的连 接箭头 ）组 成 ， 而只需要了解其输入 与输 出的数据描述 ，以及其 网络
的爆炸式发展后 ，几乎所有的行业都在讨论 自身是否 类似于人类神经元 的连接形式 。该 网络结构从 左到 模型架构所 适用的问题类型 ，这是 建筑 师应用深 度神
法围棋”（ＡＩｐｈａＧｏ） 它内部兼 有棋谱 知识 的学习网 Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＮＮ）发展 而来 ，是人 工智 能领 域 的众 多 前者用一堆样本数据来估算 出网络 内的参数矩阵 ，后
络与实战过 程的学习网络 ，在短短的一 年多时间内横 机器 学习 （Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａ ｒｎｉｎｑ）技 术中的一种 。它的 者运用 已经估算 出的参数矩阵来处理新输入的 自变量
会被未来的人工智能所替代 ，可谓人人自危 纽约客 》 右除 了两 端的输 入 （Ｘ）层 与输 出 （Ｙ）层 外 ，中间 经 网络 时需 要 关注 的 两要 素 。
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摘要 随着计算机硬件能力与软件算法的发展 ，带有 关键词 人工智能 ；机器学 习 ；设计 数据 ：设计 问题 ； ｉｎｔｅ ｒｅｓｔｉｎｇ ａｎｄ ｕｎｆａｍ ｌｌｉａｒ ｔｏ ａ ｒｃｈｉｔｅｃｔｓ．Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ
大量 隐藏层 的深 度神经 网络 技术取 得了ｅｓ ｔｏ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅ ｉｔｓ ｖａ ｒｉａｂｌｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅｓ ａｎｄ ｂａｓｉｃ
展 ，它对非线性问题 的处理能力 使得其在各行各业 ＡＢＳＴＲＡＣＴ Ｗ ｉｔｈ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｉｎ ｓｕｂ ｍ ｏｄｅｌ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ．ｆｒＯｍ ａｎ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕ ｒａｌ
要任何棋谱 ，仅靠基本游戏规则 ，自学成才的单网络 于 １９４３年合作提出 ” 。简单来讲 ，一个神经网络 （图 它 与 传 统 “白 箱 ”模 型 的使 用者 需 要 熟 悉 其 计 算 公 式
围 棋 程 序 ，并 以 １００：０的 战 绩 击 败 了它 的 前 任 。
１左 ）由称 为神经 元 （图中标有数字的 圆圈 ）以及其 不同 ，它的使用者根本 不需要知 道其 内部 的计 算机 制 ．
以及基 本的网络模型架构选择原理 。
ｓｕｂ－ｍｏｄｅｌｓ ｉｎ ｖａｒｉｏｕｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ｗ ｈｉｃｈ ｉｓ ｏｂｖｉｏｕｓｌｙ 文章编号 ：１ ００５ ６８４Ｘ（２０１ ８）０１ ００５０．００６
１从 “警 觉” 到 “应 用 ”
２建筑 师 需要 关注 的深 度 神 经 网络 两 要 素
都有极 为广 阔的应 用前景 。它作 为计算机科学 的一个 ｈａ ｒｄｗ ａ ｒｅ ａｎｄ ａｌｇｏ ｒｉｔｈｍ ｓ， ｄｅｅｐ ｎｅｕ ｒａｌ ｎｅｔｗ ｏ ｒｋ ｐｅ ｒｓｐｅｃｔｉｖｅ，ｃｏｎｃｅｒｎｉｎｇ ｄａｉｌｙ ｄａｔａ ｔｙｐｅｓ ａｎｄ ｐｒｏｂｌｅｍ
前沿领域 爆炸式地 发展 出了大量具有不 同应用指 向 ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｗｉｔｈ ａ ｌａ ｒｇｅ ｎｕｍ ｂｅｒ ｏｆ ｈｉｄｄｅｎ ｌａｙｅｒｓ ｔｙｐｏｌｏｇｉｅｓ ｉｎ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕ ｒａｌ ｐｒａｃｔｉｃｅｓ ａｎｄ ｒｅｓｅａ ｒｃｈｅｓ．
扫了人类 的顶尖棋 手。而 ２０１７年 １０月 １８日谷歌 又 理论 原型 由神经 生物 学家 沃 伦 ．麦卡洛 克 （Ｗａ ｒｒｅｎ Ｘ，以估算 出符 合样本 内在逻 辑的 因变量 Ｙ值 。正是
公 布 了 它 的 继 任 者 “ＡｌｐｈａＧｏＺｅｒｏ”，一 个 完 全 不 需 ｓ．ＭｃｃｕＩｌｏｃｈ）和数学 家沃 尔特 ．皮茨 （ＷａＩｔｈ Ｈ．Ｐｉｔｔ） 由于神经网络 的这种独特的两阶段 “黑箱 ”工作方式 ，
５Ｏ 时 代 建 筑 Ｔｉｍｅ＋Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ２０１８１１
孙澄 宇 周 沫 凡 胡 苇 ＳＵＮ Ｃｈｅｎｇｙｕ，ＺＨＯＵ Ｍｏｆａｎ，ＨＵ Ｗｅｉ
面 向应用的深度神经 网络 图说
Ｄｉａｇｒａｍ ｓ ｏｆ Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗ ｏｒｋｓ ｆｏｒ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ
加或称 为“加深 ”（图 １右 ），故称之为“深度神经网络 ”。
２０１６年 ３月 ，谷歌的 “深度思考”（Ｄｅｅｐ Ｍｉｎｄ）
看 似 神 秘 的 深 度 神 经 网 络 （Ｄｅｅｐ Ｎｅｕ ｒａｌ
与早期神经网络一样 ，深度神经网络也包含两种
团队发布了首个基于深度神经网络的围棋程序 “阿尔 Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＤＮＮ）是 从 早 期 的 神 经 网 络 （Ｎｅｕ ｒａｌ 运算状态 ：训练状态 （图 ２左 ）与估值状态 （图 ２右 ）。