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文章 2025-05-24 来自：开发者社区

基于Pytorch 在昇腾上实现GCN图神经网络

本文主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的图神经网络GCN在论文引用Cora数据集上进行分类训练的实战讲解。内容包括GCN背景介绍、模型特点介绍、GCN网络架构剖析与GCN网络模型代码实战分析等等。 本文的目录结构安排如下所示： GCN网络背景介绍 模型特点介绍 GCN网络架构剖析 GCN网络用于Cora数据集分类实战 GCN网络背景介绍 多层感知机、卷积神经网络、循环神...

基于Pytorch 在昇腾上实现GCN图神经网络
文章 2023-12-19 来自：开发者社区

PyTorch搭建基于图神经网络（GCN）的天气推荐系统（附源码和数据集）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言留下QQ~~~一、背景极端天气情况一直困扰着人们的工作和生活。部分企业或者工种对极端天气的要求不同，但是目前主流的天气推荐系统是直接将天气信息推送给全部用户。这意味着重要的天气信息在用户手上得不到筛选，降低用户的满意度，甚至导致用户的经济损失。我们计划开发一个基于图神经网络的天气靶向模型，根据用户的历史交互行为，判断不同天气对他的利害程度。如果有必要，则....

PyTorch搭建基于图神经网络（GCN）的天气推荐系统（附源码和数据集）
文章 2023-12-19 来自：开发者社区

PyTorch搭建图卷积神经网络（GCN）完成对论文分类及预测实战（附源码和数据集）

需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、数据集简介我们将使用Cora数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为7个类别，类别分别是1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示，所以，每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词，且该元素只有0或1两....

PyTorch搭建图卷积神经网络（GCN）完成对论文分类及预测实战（附源码和数据集）
文章 2023-01-13 来自：开发者社区

基于Pytorch的图卷积网络GCN实例应用及详解3.0

基于Pytorch的图卷积网络GCN实例应用及详解3.0的实例应用依旧是图的二分类任务，数据训练预测模型框架没有变化，主要是数据集本身及其处理和重新构造及损失函数选择发生变化，其余部分发生细微变化。一、前期基础（建议先阅读下面链接1.0版本的前期基础文章，也许有童鞋会问1.0直接到3.0，那2.0哪去了呢？博主曰：3.0-1.0=2.0，哈哈哈，皮一下！）前期基础文章：点击打开《基于Pytorc....

基于Pytorch的图卷积网络GCN实例应用及详解3.0
文章 2023-01-13 来自：开发者社区

基于Pytorch的图卷积网络GCN实例应用及详解

一、图卷积网络GCN定义图卷积网络GCN实际上就是特征提取器，只不过GCN的数据对象是图。图的结构一般来说是十分不规则，可以看作是多维的一种数据。GCN精妙地设计了一种从图数据中提取特征的方法，从而让我们可以使用这些特征去对图数据进行节点分类（node classification）、图分类（graph classification）、边预测（link prediction）和获得图的嵌入表示（....

基于Pytorch的图卷积网络GCN实例应用及详解

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