随笔分类 -  图卷积

摘要:Deep Graph Library (DGL) https://www.dgl.ai/ https://github.com/dmlc/dgl DGL works on PyTorch 0.4.1+ and MXNet nightly build PyTorch Geometric (PYG) 1 阅读全文
posted @ 2020-12-03 18:07 Parallax 阅读(171) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:图表示学习的本质 找一个mapping函数(将原始空间中的点映射到嵌入空间中)同时可以使原始空间中所有点(高维向量)间的相似度(相对距离关系)在嵌入空间中得以保持。 怎么定义两个向量的距离?? 在二维空间中,一般用欧几里得距离即L2范数表示相似度(就是距离);但是高维空间中,一般用余弦距离衡量空间距 阅读全文
posted @ 2020-11-23 03:04 Parallax 阅读(438) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:sasa 阅读全文
posted @ 2020-10-09 09:52 Parallax 阅读(311) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:GCN做了几件事 1.从邻居节点得到聚合信息(保证了维度属性不变) 通过邻接矩阵 2.馈入一个标准的神经网络(这个矩阵映射少不了)得到嵌入空间的节点 3.多层gcn就是每一层的输入都是以上一层的嵌入空间节点属性作为input。 即inpput >GCN >output就是做了图嵌入 只不过是利用邻接 阅读全文
posted @ 2020-10-09 09:51 Parallax 阅读(641) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:图卷积的通式 任何一个图卷积层都可以写成这样一个非线性函数: 图由两种基本属性构成:顶点及边,就关系讲就是顶点特征(输入H)以及顶点之间的关系(邻接矩阵A) 下面介绍几种具体的实现,但是每一种实现的参数大家都统称拉普拉斯矩阵。 阅读全文
posted @ 2020-07-13 09:17 Parallax 阅读(126) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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