圖網絡筆記(1)——GNN, GCN, GraphSAGE, GAT 簡介 在這里簡單總結一下常見的一些圖網絡模型。 GNN 我們的目標是在圖的結構上從各結點的初始feature\(x_v\),通過圖的結構以及邊的特征\(x_{(u,v)}\)學到對應的hidden variable ...
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2021-07-01 13:52 0 340 推薦指數:
圖網絡筆記(1)——GNN, GCN, GraphSAGE, GAT 簡介 在這里簡單總結一下常見的一些圖網絡模型。 GNN 我們的目標是在圖的結構上從各結點的初始feature\(x_v\),通過圖的結構以及邊的特征\(x_{(u,v)}\)學到對應的hidden variable ...
state-of-the-art的效果,開啟了圖神經網絡研究的熱潮。GCN及其變體已經成功應用在自然語言處理、計算機視覺以及推薦 ...
GCN模塊的實現比較簡單,在giuhub上看到兩種實現,輕微不同 實現一:https://github.com/ycszen/pytorch-segmentation/blob/master/gcn.py class GCN(nn.Module): def __init__ ...
/ Multi-layer Graph Convolutional Network (GCN) with first- ...
上一節實現了基礎的GCN:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13550000.html 這一節我們繼續實現graphSAGE。 加載數據:load_cora.py 采樣:sampling.py 建立模型 ...
https://yq.aliyun.com/articles/712465?type=2 講了最基本的概念: 1.b.常見的歐幾里得結構化數據 將數據轉換到歐幾里得空間中,所得 ...
1.代碼結構 ├── data // 圖數據 ├── inits // 初始化的一些公用函數 ├── layers // GCN層的定義 ├── metrics // 評測指標的計算 ├── models // 模型結構定義 ├── train // 訓練 └── utils // 工具函數的定義 ...
`#參考:https://blog.csdn.net/weixin_42052081/article/details/89108966 import numpy as np import networ ...