图神经网络入门示例:使用PyTorch Geometric 进行节点分类

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基于图的神经网络是强大的模型,可以学习网络中的复杂模式。在本文中,我们将介绍如何为同构图数据构造PyTorch Data对象,然后训练不同类型的神经网络来预测节点所属的类。这种类型的预测问题通常被称为节点分类。 我们将使用来自Benedek Rozemberczki, Carl Allen和Rik ...

图神经网络18-Watch Your Step: 通过图注意力学习节点嵌入

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论文名称:Watch Your Step: Learning Graph Embeddings Through Attention这篇文章的出发点是自动化选择网络表示学习的参数从而适应不同网络的需求。同时文章也证明了DeepWalk的工作其实等同于矩阵分解。论文简介文章分析了之前一些工作的一个不可避...

神经网络概览及算法详解

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图神经网络16-DGL实战:图、节点和边创建与运算

图神经网络16-DGL实战:图、节点和边创建与运算

1.1 关于图的基本概念图是用以表示实体及其关系的结构,记为 。图由两个集合组成,一是节点的集合 ,一个是边的集合 。 在边集 中,一条边连接一对节点 和 ,表明两节点间存在关系。关系可以是无向的, 如描述节点之间的对称关系;也可以是有向的,如描述非对称关系。例如ÿ...

【GNN】task3-基于图神经网络的节点表征学习

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零、引言先:复习MPNN首先回顾一波上次学习的GNN的通用框架——消息传递神经网络(Message Passing Neural Network,MPNN):1.消息传递阶段(学习图中节点的特征)假设我们要计算k kk时刻红色节点的表示,从消息传递的角度来看,会经历以下步...

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