關於整圖分類，有篇知乎寫的很好：【圖分類】10分鍾就學會的圖分類教程，基於pytorch和dgl。下面的代碼也是來者這篇知乎。 import dgl import torch from tor ...

一 sum 一個模型所占的顯存無非是這兩種： 模型權重參數 模型所儲存的中間變量 其實權重參數一般來說並不會占用很多的顯存空間，主要占用顯存空間的還是計算時產生的中間變量，當我們定 ...

GCN代碼實戰 書中5.6節的GCN代碼實戰做的是最經典Cora數據集上的分類，恰當又不恰當的類比Cora之於GNN就相當於MNIST之於機器學習。 有關Cora的介紹網上一搜一大把我就不贅述了， ...

https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/100700887 文章目錄 一、GNN概述 ...

前面廢點話： 終於！來到了GNN最相關的內容！前面四章來說都是一些預備知識，或者說是介紹性的認識的東西，其實和GNN的關系不是特別大。但從這一章開始一上來就是GNN最核心的東西：圖信號處理。 ...

摘要：本文介紹了圖神經網絡在學界和業界的發展情況，並給出了圖神經網絡的基本概念與表示形式，總結了圖神經網絡的變體，最后介紹了華為雲圖神經網絡框架。 本文分享自華為雲社區《干飯人，干飯魂，搞懂圖 ...

Do Transformers Really Perform Badfor Graph Representation? microsoft/Graphormer: This is the offic ...

第4章 表示學習 在第2章的時候提到了機器學習的第一步就是提取特征。而表示學習就是自動地從數據中學習特征，並直接用於后續的任務。 4.1 表示學習 4.1.1 表示學習的意義 表示學習要回答3 ...

第2章 神經網絡基礎 2.1 機器學習基本概念 2.1.1 機器學習的分類 機器學習有以下幾種常見的分類方法： 根據訓練數據是否有標簽可分為： 監督學習：訓練數據中每個樣 ...

第3章 卷積神經網絡 卷積神經網絡CNN是目前應用最廣泛的模型之一，具有局部連接、權值共享等特點，是一種深層前饋神經網絡。 3.1 卷積與池化 卷積與池化是CNN中的兩個核心操作。 3.1.1 ...