10 2021 档案
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:网上一些博客也有关于Pycharm远程连接服务器的内容,但是他们说的方法大多需要deployment设置和interpreter配置两步,稍微有点繁琐,根据我的实践经历,只需要interpreter配置这一个步骤就可以,因为在这一步中只要设置好sync folders,就pycharm自动做好了de
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