原文:Graph-GraphSage

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: . 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 提出的动机之一就是解决这个问题。从该方法的名字我们也能看出,区别于传统的全图卷积,GraphSage利用采样 Sample 部分结点的方式进行学习 ...

2019-11-16 18:51 0 969 推荐指数:

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GraphSage

https://yq.aliyun.com/articles/712465?type=2 讲了最基本的概念: 1.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 ...

Mon Nov 04 06:56:00 CST 2019 0 410
graphSAGE的python实现

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 ...

Mon Aug 24 04:54:00 CST 2020 4 855
GraphSAGE 代码解析(二) - layers.py

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Fri Nov 02 18:53:00 CST 2018 0 1747
GraphSAGE 代码解析(四) - models.py

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Sun Nov 11 16:38:00 CST 2018 4 2753
GraphSAGE 代码解析(三) - aggregators.py

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Sun Nov 11 16:38:00 CST 2018 2 1439
图网络笔记(1)——GNN, GCN, GraphSAGE, GAT

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 ...

Fri Feb 21 00:27:00 CST 2020 0 1138
 
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