新智元报道 来源：GitHub、arXiv 编辑：肖琴 【新智元导读】DeepMind今天开源了内部的Graph Nets库，用于在TensorFlow中构建简单而强大的关系推理网络。...“图网络”由DeepMind、谷歌大脑、MIT等27位研究者提出，由于其支持关系推理和组合泛化的优势，引起大量关注。 震撼！...AI WORLD 2018世界人工智能峰会开场视频 DeepMind提出的简单而强大的关系推理网络“graph network”终于开源了！...对这篇论文的具体阐述，请阅读新智元的报道文章： 【CNN已老，GNN来了】DeepMind、谷歌大脑、MIT等27位作者重磅论文，图网络让深度学习也能因果推理 简单的说，图网络（graph network...这篇论文里，作者详细解释了他们的“图网络”。图网络（GN）的框架定义了一类用于图形结构表示的关系推理的函数。
最近发现一个特别好用的python库，能够绘制精美的关系图，俗话说有好东西要学会分享，所以袁厨就肝了这篇文章，大家可以参考一下。...我们用它可以将存储在邻接表或邻接矩阵里的网络图可视化。下面给大家看一下我自己画的一个例子吧。这样就大概可以了解怎么回事了。 ?...小世界网络图 上面这张图片是我绘制的社交关系图，其中蓝色节点代表的是度最高的节点，就是社交关系最复杂的节点。...学到这里基本的图就会画了，下面学习一下通过数据集进行绘制绘制网络图 6.导入数据进行绘图 利用football数据集绘制社交关系图， import networkx as nx import matplotlib.pyplot...如果大家感觉Networkx不能满足大家的需求，绘制网络图的python库还有DGL，PyG。
(b)神经网络层和关系图的更多示例。(c)我们根据关系图的图度量（包括平均路径长度和聚类系数）探索关系图的设计空间，其中完整的图对应于全连接层。...(d)我们将这些关系图转化为神经网络，并研究它们的预测性能如何取决于其相应关系图的图测量。...2.3 作为关系图的通用神经网络 本节讨论了如何将关系图推广到通用神经网络，特别是可变宽度MLP。...5.2 神经网络性能作为图测量的平滑函数 图4(f)显示，神经网络预测性能与关系图聚类系数和平均路径长度呈平滑函数关系。在图4(b)(d)中，固定一个图测量值，根据其他测量值可视化网络性能。...我们研究发现，表现最佳的关系图与生物神经网络惊人地相似，如表2和图6所示。顶级人工神经网络的图度量与生物神经网络高度相似，且关系图表示能将生物神经网络转化为5层MLP，优于基线完整图。
在此前的文献中，基于统计关系学习（例如马尔科夫随机场）和图神经网络（例如图卷积网络）的方法都已被广泛应用于这类问题。...统计关系学习方法通过对象标签的依赖关系建模条件随机场，而图神经网络则以端到端训练的形式，提升了图学习的效率。...在本文中，作者提出图马尔可夫神经网络（Graph Markov Neural Networks ，GMNN）。GMNN 以条件随机场建模对象标签的联合分布，用变分 EM 算法进行有效训练。...然而由于标签的复杂结构关系，后验十分难求。 与 SRL 相比，GNN 忽略掉标签的依赖关系，只关注于节点的特征表示。由于 GNN 将标签之间视为独立，那么此情况下标签的联合分布表示为： ?...在链路预测问题中，使用对偶图（dual graph）[6] 将链路预测问题转换为节点分类问题。对偶图的示意图如下： ?
（1）实体类型的转换 将每个实体类型转换成一个关系模式，实体的 属性 即为关系的 属性，实体标识符即为关系的键。...（2）联系类型的转换 实体间的关系是1对1 在实体类型转换成两个关系模式中的任意一个关系模式的属性中加入另一个关系模式的键和联系类型的属性。...实体间的联系是1对N 则在N端实体类型转换成的关系模式中加入1端 实体类主键。 如实体间的联系是M对N 单独将 联系类型 也转换成关系模式。将M和N端的主键都加进去。...示例：该ER图转换为关系模型 商店 和 职工是一对多关系，一个商店有多个职工，而一个职工只能属于一家商店；即职工是多端，在职工的关系模型中加入商店的主键，作为职工关系模型的外键 商店（商店编号，商店名...，地址） 职工（职工编号，姓名，性别，商店编号） 商店和商品是多对多，可以将二者的联系类型 销售 也转换成关系模型 商品（商品号，商品名，规格，单价） 销售（商店编号，商品号，月销售量） 一般主键加下划线
该研究提出了一个基于关系归纳偏置的 AI 概念：图网络（Graph Networks）。研究人员称，该方法推广并扩展了各种神经网络方法，并为操作结构化知识和生成结构化行为提供了新的思路。...我们为具有强烈关系归纳偏置的 AI 工具包提出了一个新构造块——图网络（Graph Network），它泛化并扩展了各种对图进行操作的神经网络方法，并为操作结构化知识和产生结构化行为提供了直接的界面。...我们讨论图网络如何支持关系推理和组合泛化，为更复杂的、可解释的和灵活的推理模式奠定基础。 3.图网络 本论文提出的图网络（GN）框架定义了一类对图结构表征进行关系推理的函数。...注意，这里避免了在「图网络」中使用「神经」术语，以反映它可以用函数而不是神经网络来实现，虽然在这里关注的是神经网络实现。...图 2：不同的图表征。（a）一个分子，其中每个原子表示为对应关系的节点和边（Duvenaud 等，2015）。
分享给大家的是 「网络服务 模块」- 网络7层协议。 本来这篇文章已经发过了，结果因为群主自己的失误，导致标题图错误，忘记切换。群主星座：“处女座” ，不删除，看着都难受。...花几分钟时间看看网络七层协议，浏览浏览，一定对你有用！！！ 1 先来一波图，说明全文 。 ? 2 应用层 与其它计算机进行通讯的一个应用，它是对应应用程序的通信服务的。...网络层 这层对端到端的包传输进行定义，它定义了能够标识所有结点的逻辑地址，还定义了路由实现的方式和学习的方式。...大多数的计算机网络都采用层次式结构，即将一个计算机网络分为若干层次， 处在高层次的系统仅是利用较低层次的系统提供的接口和功能，不需了解低层实现该功能所采用的算法和协议； 处在较低层次也仅是使用从高层系统传送来的参数...网络中的计算机与终端间要想正确的传送信息和数据，必须在数据传输的顺序、数据的格式及内容等方面有一个约定或规则，这种约定或规则称做协议。 （技术面试）
该研究提出了一种以全依赖树作为输入的注意力引导图卷积网络（AGGCN）模型。该模型充分利用了依赖树中的信息，以便更好地提取出相关关系。 ?...因此，该文章提出了一种新的注意力引导图卷积网络(AGGCNs)，它直接对全树进行操作。该研究开发了一种“软剪枝”策略，将原始依赖树转换为完全连通带权图。...图1 带有示例语句及依存关系树的AGGCN模型 2.1 GCNs GCN是直接在图结构上运行的神经网络。给定具有n个节点的图，用n×n邻接矩阵A表示。...我们将前馈神经网络（FFNN）应用于关系推理中的级联表示： ? 其中hfinal作为逻辑回归分类器的输入，进行预测。 03 ?...3.3 交叉句子n元关系抽取结果 作者将AGGCN与以这三种为基准模型做了比较：1)基于所有实体对的最短依赖路径特征分类器，2)图结构的LSTM，3)具有剪枝树的图卷积网络模型。
官方有很多例子，其中PDF教程比较完整 https://plantuml.com/zh/ 带箭头的关系图依赖 Graphviz，可以看我这篇文章 https://www.jianshu.com/writer...#/notebooks/46219110/notes/27847923 用类图来画关系示例如下 ?...效果图 @startuml hide empty circle hide empty members skinparam shadowing false parent\n父类 <|-- child\n
--> 30 }; }); option = { title: { text: '人物关系
关系有点多，可能没法看，不过还算比较全。
一、ER模型 ER模型中包含3种相互关联的信息：数据对象、数据对象的属性及数据对象彼此之间相互连接的关系。 1.数据对象 数据对象是对软件必须理解的复合信息的抽象。...教或学的关系表示教师和课程或课程之间的一种特定的连接。 数据对象只封装了数据而没有对施加于数据上的操作的引用，这是数据对象与面向对象范型中的“类”或“对象”的显著区别。...数据对象彼此之间相互连接的方式称为联系，也称为关系。联系可分为以下3种类型。...二、如何画ER图 1.要素表示 2.画图步骤 首先确定这个模块有哪几个核心的对象以及具体有哪些特征， 其次思考这些对象之间的关系，如何相互转变。 最后把他们用ER图的方法表述出来。...当然需要尽量精简实体以及优化属性 3.画图工具 processon在线画图、Mircosoft Office VISO2013、亿图图示等 4.示例 假设每个学生选修若干门课程，且每个学生每选一门课只有一个成绩
. ---- 四、Networkx中几款图 这两款特别好看，笔者摘录。
如何系统的绘制自己的人际关系网络图？...人际关系网络的分类对于人际关系网络，国内外研究比 较多的是社交网络，社交网络分双向和单项，比如脸书，微 信就是双向( add ) ，微博， Twitter 就是单向 (flower) 。...我个 人把双向网络归纳为强关系网络，在人际关系网中是不容易 破裂的， 两个人互加为好友， 若干年后还是好友 !...单向网络是 弱关系网络，在人际关系网络中是容易断裂的，你某天关注 了某位明星，也许从此以后你都没在看他的动态。现成的理 论六度分隔 (Six Degrees of Separation) 理论。...绘制 人际关系网络图谱绘制个人的人际关系图谱目前研究人际 关系网络已经接近半年，对绘制人际关系网络也做过一些尝 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
为了解决这一难题，我们开发了一种基于多关系图的MTL模型——异构多任务图同构网络(Heterogeneous Multi-Task graph Isomorphism Network, HMTGIN)，...在每次训练前向传递中，HMTGIN通过图同构网络的扩展和跳跃连接嵌入输入的CQA论坛图。嵌入然后在所有特定任务的输出层共享，以计算各自的损失。...此外，利用两个基于任务关系领域知识的跨任务约束对联合学习进行正则化。在评估中，嵌入在不同的任务特定的输出层之间共享，以做出相应的预测。...据我们所知，HMTGIN是第一个能够从多关系图的角度处理CQA任务的MTL模型。...为了评估HMTGIN的有效性，我们从Stack Overflow中构建了一个具有200多万个节点的大规模多关系图CQA数据集。
文章目录 一、哈斯图示例 ( 整除关系 ) 二、哈斯图示例 ( 包含关系 ) 三、哈斯图示例 ( 加细关系 ) 一、哈斯图示例 ( 整除关系 ) ---- 集合 A = \{ 1, 2, 3, 4,...(分子) ; \dfrac{y}{x} y 能被 x 整除 , x 是除数 (分母) , y 是被除数 (分子) ; \dfrac{y}{x} 绘制上述偏序集的哈斯图 : 1 是最小的...“ \subseteq ” 是偏序关系 , 偏序集是 空集 包含于 所有集合 , 是最小的 , 在哈斯图最下面 ; 空集 之上是单元集 , 单元集...a \} , \{ b \} , \{ c , d \} \} 集族 \mathscr{A}_6 = \{ \{ a , b , c , d\} \} 上述集族都是 A 集合的划分 ; 划分关系的哈斯图...: \mathscr{A}_1 是所有划分的加细 , 是最细的划分 , 在哈斯图最下面 ; 所有的划分都是 \mathscr{A}_6 的加细 , 是最粗粒度的划分, 在哈斯图最上面 ; \mathscr
java中集合关系图如下图所示：
本文描述如何扩展图神经网络(GNNs)的最简单公式，以编码知识图谱(KGs)等多关系数据的结构。...这篇文章包括4个主要部分: 介绍了描述KGs特性的多关系数据的核心思想; GNN体系结构中包含的标准组件摘要; gnn最简单公式的描述，称为图卷积网络(GCNs); 讨论如何以关系图卷积网络(R-GCN...换句话说，KG是基于图的结构，其节点表示真实世界的实体，而边沿则定义了这些实体之间的多个关系。...图神经网络 GNN的主要组件包括(I)输入层，(ii) GNN层，(iii)多层感知器(MLP)预测层。 在该体系结构中，GNN层是编码局部图结构的关键组件，用于更新节点表示。...为了简单起见，省略了节点的度数 总结 R-GCN代表了强大的图神经体系结构，可对诸如KG之类的多关系数据进行编码。
近年来，基于图神经网络的深度学习模型的引入给协同推荐方法带来了明显的效果提升。但是，现有的方法大多只针对单类别的用户与商品的交互关系（如点击、购买）进行建模，而忽略了推荐场景中用户多行为的特性。...，本文提出 MB-GMN（Multi-Behavior with Graph Meta Network），将元学习和图神经网络相结合。...MB-GMN 分为三个模块，分别是：多行为模式编码（Multi-Behavior Pattern Encoding）、元图神经网络（Meta Graph Neural Network）、以及元学习迁移网络...其具体的分解优化操作如下图所示： 2.2 基于元学习的图神经网络 得到上述定制化的用户和商品的表征之后，MB-GMN 基于各个行为类别的邻接矩阵，分别进行 L 次基于图卷积的消息传递操作，以利用历史交互记录对用户和商品的表征进行平滑...为了在上述过程中更好地提取不同行为间的语义迁移关系，MB-GMN 应用一个元学习器来提取特定行为下用户和商品的信息，以及源行为类别和目标行为类别之间的关系。
效果图： <!
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