PGL图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八]
PGL图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八]原项目链接：fork一下即可：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5096910?contributionType=1相关项目参考：（其余图神经网络相关项目见主页）关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（PGL）[系列一] https://ai....
![PGL图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八]](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew/developer-article1092482/20241026/60611eee4ece4a41802def46b37dcea6.jpeg)
PGL图学习之图神经网络GraphSAGE、GIN图采样算法[系列七]
0. PGL图学习之图神经网络GraphSAGE、GIN图采样算法[系列七]本项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5061984?contributionType=1相关项目参考：更多资料见主页关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（PGL）[系列一] https://aistudio.baidu.com....
![PGL图学习之图神经网络GraphSAGE、GIN图采样算法[系列七]](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew/developer-article1091673/20241026/b676479d7ef2482bb9ad5088f311efbc.png)
PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT[系列六]
PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT[系列六]项目链接：一键fork直接跑程序 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5054122?contributionType=10.前言-学术界业界论文发表情况ICLR2023评审情况：ICLR2023的评审结果已经正式发布！今年的ICLR2023共计提交6300份初始摘要和492....
![PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT[系列六]](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew/developer-article1090006/20241026/f56d042cd9134b8cb334cc4c027f1589.png)
图神经网络 GNN 框架 Graph-Learn 技术分享|学习笔记
开发者学堂课程【PAL 平台学习路线：机器学习入门到应用：图神经网络 GNN 框架 Graph-Learn 技术分享】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/855/detail/14099图神经网络 GNN 框架 Graph-Learn 技术分享 内容介绍：一、图神经网络简介二、....
图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二）
项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1欢迎fork欢迎三连！文章篇幅有限，部分程序出图不一一展示，详情进入项目链接即可图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现（PGL）[前置学习系列二]上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述，下面进图GMLnetw....
PyG异质图神经网络NotImplementedError问题
以PyG官方的数据集和示例代码来复现一下这个问题：import torch import torch_geometric.transforms as T from torch_geometric.datasets import OGB_MAG from torch_geometric.nn import SAGEConv, to_hetero dataset = OGB_MAG(root='fi....
基于属性补全的异质图神经网络
论文标题：Heterogeneous Graph Neural Network via Attribute Completion论文链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3442381.3449914论文来源：WWW 2021一、概述异质图对比同质图能够包含更加全面的信息，能够更加有效地描述现实系统。最近的一些研究已经使用GNN来处理异质图，比如HAN、MA....
图神经网络从入门到入门（下）
3. Graph Attention Networks(GAT)[9]为了解决GNN聚合邻居节点的时候没有考虑到不同的邻居节点重要性不同的问题，GAT借鉴了Transformer的idea，引入masked self-attention机制，在计算图中的每个节点的表示的时候，会根据邻居节点特征的不同来为其分配不同的权值。具体的，对于输入的图，一个graph attention layer如图9所....
图神经网络从入门到入门（上）
本文从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graph pooling策略DiffPool等等做一个简单的小结。近年来，深度学习领域关于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自....
图神经网络中的谱图理论基础
一、图的拉普拉斯矩阵拉普拉斯算子这里简单介绍一下散度的概念：散度（divergence）用于表征空间各点矢量场发散的强弱程度。散度描述的是向量场里一个点是汇聚点还是发源点。值为正时表示该点为发源点，值为负时表示该点为汇聚点，值为零时表示该点无源。散度在物理上的含义可以理解为磁场、热源等。在笛卡尔坐标系中，矢量的散度表示为：那么拉普拉斯算子作为梯度的散度，则在笛卡尔坐标系中定义为：也就是表示为函数....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。