随笔分类 - Graph
摘要：在刷LeetCode时，有时候需要在本地调试代码，但是苦于本地没有树的数据类型，所以自己动手用python写了一个二叉树类，并且实现了可视化。 下面的程序仅仅是为了创建二叉树，方便在刷LeetCode有关题目时进行本地调试代码，所以有些功能没有加上去，比如删除节点的功能。程序虽然是二叉树类，也容易扩
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摘要：图嵌入 (Graph Embedding) 和图神经网络 (Graph Neural Network) Network embedding的目标是得到节点或者整个graph的低维特征向量。 GNN是一些用来端到端处理graph data相关任务的图模型。
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摘要：pytorch框架下—GCN代码详细解读 这篇博客是对论文“SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS， ICLR 2017”中描述的GCN模型代码的详细解读。
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摘要：''' 摘自https://docs.dgl.ai/en/0.6.x/guide_cn/graph-feature.html ''' import dgl import torch as th # 无权图 g = dgl.graph(([0, 0, 1, 5], [1, 2, 2, 0])) # 6
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摘要：''' 摘自https://docs.dgl.ai/en/0.6.x/guide_cn/graph-graphs-nodes-edges.html ''' import dgl import torch as th import networkx as nx import matplotlib.py
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摘要：关于整图分类，有篇知乎写的很好：【图分类】10分钟就学会的图分类教程，基于pytorch和dgl。下面的代码也是来者这篇知乎。 import dgl import torch from torch._C import device import torch.nn as nn import torch
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摘要：图上的机器学习任务通常有三种类型：整图分类、节点分类和链接预测。本篇博客要实现的例子是节点分类，具体来说是用GCN对Cora数据集里的样本进行分类。 Cora数据集介绍： Cora数据集由许多机器学习领域的paper构成，这些paper被分为7个类别： Case_Based Genetic_Algo
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摘要：图神经网络（5)_GCN原理与代码（哔哩哔哩视频）github 笔记： 其他一些资料： DGL官方教程，包含图的介绍、节点分类、边分类、整图分类等实例代码 李宏毅机器学习视频 Graph Neural Network 1 （哔哩哔哩视频） 李宏毅机器学习视频 Graph Neural Network
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