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面向入侵检测的元图神经网络构建与分析
入侵检测 元图神经网络 深度学习 图结构
2023/7/20
网络入侵样本数据特征间存在未知的非欧氏空间图结构关系,深入挖掘并利用该关系可有效提升网络入侵检测方法的检测效能.对此,设计一种元图神经网络(Meta graph neural network,MGNN),MGNN能够对样本数据特征内部隐藏的图结构关系进行挖掘与利用,在应对入侵检测问题时优势明显。
中国科学院软件所提出图神经网络模型实现MaxSAT问题求解优化
软件所 图神经网络模型 MaxSAT
2023/3/14
中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室博士研究生刘明昊针对人工智能和理论计算机科学中的基础问题之一——最大可满足性问题（MaxSAT），提出了一种基于图神经网络的深度学习系统，在求解大规模的困难MaxSAT实例时可以快速获得更高质量的解。
中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室的博士生刘明昊，针对人工智能和理论计算机科学中的基础问题之一——最大可满足性问题（MaxSAT），提出了一种基于图神经网络的深度学习系统,在求解大规模的困难MaxSAT实例时可以快速获得更高质量的解。该研究成果以“Can Graph Neural Networks Learn to Solve the MaxSAT Problem?”为题发表在人工智能领...
基于机器学习预测化合物性能的方法在材料研发的虚拟筛选中发挥着重要作用。现有方法通过人工提取特征构建传统机器学习模型，存在着特征提取困难以及难以处理简化分子线性输入(SMILES)码等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种端到端的图神经网络预测树脂材料高温性能的方法。首先将树脂材料的SMILES码表示为图形，其中顶点代表原子，边代表化学键；然后通过构建分子图的图神经网络得到分子的向量表示；最后通过构...
中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心提出并开源了基于图神经网络的会话序列 (session-based) 推荐模型SR-GNN。会话（session）是服务器端用来记录识别用户的一种机制。在推荐系统中，基于会话的推荐 (session-based recommendation) 是依据一个时间窗口内用户连续的行为进行推荐。比如，一位用户在登录淘宝的这段时间里连续点击了10个商品，那么这10...