MPNN很好地概括了空域卷积的过程,但定义在这个框架下的所有模型都有一个共同的缺陷: 1. 卷积操作针对的对象是整张图,也就意味着要将所有结点放入内存/显存中,才能进行卷积操作。但对实际场景中的大规模图而言,整个图上的卷积操作并不现实。GraphSage[2]提出的动机之一就是解决这个问题 ...
https: yq.aliyun.com articles type 讲了最基本的概念: .b.常见的欧几里得结构化数据 将数据转换到欧几里得空间中,所得到的数据称为欧几里得结构化数据。常见的欧几里得结构化数据主要包含: D:声音,时间序列等 D:图像等 D:视频,高光谱图像等 .a.非欧几里得空间 科学研究中并不是所有的数据都能够被转换到欧几里得空间中 eg:社交网络 信息网络等 ,对于不能进 ...
2019-11-03 22:56 0 410 推荐指数:
MPNN很好地概括了空域卷积的过程,但定义在这个框架下的所有模型都有一个共同的缺陷: 1. 卷积操作针对的对象是整张图,也就意味着要将所有结点放入内存/显存中,才能进行卷积操作。但对实际场景中的大规模图而言,整个图上的卷积操作并不现实。GraphSage[2]提出的动机之一就是解决这个问题 ...
上一节实现了基础的GCN:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13550000.html 这一节我们继续实现graphSAGE。 加载数据:load_cora.py 采样:sampling.py 建立模型 ...
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原创文章~转载请注明出处哦。其他部分内容参见以下链接~ GraphSAGE 代码解析(一) - unsupervised_train.py GraphSAGE 代码解析(三) - aggregators.py GraphSAGE 代码解析(四) - models.py ...
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图网络笔记(1)——GNN, GCN, GraphSAGE, GAT 简介 在这里简单总结一下常见的一些图网络模型。 GNN 我们的目标是在图的结构上从各结点的初始feature\(x_v\),通过图的结构以及边的特征\(x_{(u,v)}\)学到对应的hidden variable ...
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