# GCN原理结合PyTorch的实现
## 一、实现流程
在本文章中，我们将引导你使用PyTorch实现图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）。以下是步骤流程的表格：
| 步骤 | 描述 | 完成时间 |
|------------|---------------------
Python垃圾回收机制 Python这样的语言是不需要程序员写代码来管理内存的，它的GC(Garbage Collection)机制实现了自动内存管理。下面我们来看看Python的GC是怎么做的。 Python自带的解释器CPython主要使用了三种垃圾回收机制 1.引用计数 2.标记清除 3.分代回收引用计数 对于浅拷贝和深拷贝 浅拷贝 拷贝出来的a对象是引用x和y，
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2023-10-13 16:26:24
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Thomas N.Kipf等人于2017年发表了一篇题为《SEMI_SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》的论文，提出了一种直接在图上进行卷积操作的算法，在引文网络和知识图谱的数据集中取得了state-of-the-a ...
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2021-09-08 21:37:00
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一 GCN简介 GNN 模型主要研究图节点的表示（Graph Embedding），图边结构预测任务和图的分类问题，后两个任务也是基于 Graph Embedding 展开的。目前论文重点研究网络的可扩展性、动态性、加深网络。 谱卷积有理论支持，但有时候会受到拉普拉斯算子的限制；而空间域卷积更加灵活 ...
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2021-09-22 23:23:00
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1.视频教程：B站、网易云课堂、腾讯课堂2.代码地址：GiteeGithub3.存储地址：Google云百度云：提取码：1.一 论文导读2.二 论文精读3.三 代码实现4.四 问题思索《》—待写作者：单位：发表会议及时间：Submission historyAbstract一 论文导读二 论文精读三 代码实现四 问题思索...
原创
2021-08-02 14:49:18
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代码可以在github上fork,本文主要是加了一些注释，并且搭配本人所作笔记【GCN代码笔记】layers.pyimport math
import torch
from torch.nn.parameter import Parameter
from torch.nn.modules.module import Module
class GraphConvolution(Module)
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2023-08-09 17:45:49
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Pytorch自带一个PyG的图神经网络库，和构建卷积神经网络类似。不同于卷积神经网络仅需重构__init__( )和forward( )两个函数，PyTorch必须额外重构propagate( )和message( )函数。一、环境构建 ①安装torch_geometric包。pip install torch_geometric
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2023-08-21 14:16:58
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目录前言1. 数据处理2. GCN链接预测2.1 负采样2.2 模型搭建2.3 模型训练/测试完整代码 前言1. 数据处理这里以CiteSeer网络为例：Citeseer网络是一个引文网络，节点为论文，一共3327篇论文。论文一共分为六类：Agents、AI（人工智能）、DB（数据库）、IR（信息检索）、ML（机器语言）和HCI。如果两篇论文间存在引用关系，那么它们之间就存在链接关系。加载数据：
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2023-08-10 19:36:03
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老婆，我想要煤气炉 显卡的香气新显卡出世了，就在前几天。可以说是万众期待下，老黄发布了消费级（民用级）显卡RTX2070、RTX2080、RTX2080TI，作为“大多数人”，不得不说在发布会即将结束的那一刻，真的很想预订一块。真的很有诱惑力啊，毕竟价格摆在那里，RTX2080TI显卡相比1080TI可是贵了许多，Founder Edition 版 京东上预订9999差不多1w了。好了，
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2024-08-20 17:31:36
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一、代码结构总览layers：定义了模块如何计算卷积models：定义了模型traintrain：包含了模型训练信息utils：定义了加载数据等工具性的函数 二、数据集结构及内容论文中所使用的数据集合是Cora数据集，总共有三部分构成：cora.content：包含论文信息； &
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2023-08-30 22:46:22
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# 理解与实现图卷积网络（GCN）架构
图卷积网络（Graph Convolutional Network，简称GCN）是一种深度学习模型，专门用于处理图结构数据。GCN在社交网络分析、推荐系统和图像分割等领域表现出色。本文将指导你如何实现GNN架构。
## 实现流程
为了顺利实现GCN架构，我们可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
关于GCN的相关概念及其解释
图数据的特征性质 图像数据是一种特殊的图数据，图像数据是标准的2D网格结构图数据。图像数据的CNN卷积神经网络算法不能直接用在图数据上，原因是图数据具有以下特殊性。节点分布不均匀：图像数据及网格数据诶个节点只有4个邻接点，因此可以定义均匀的卷积操作，但是图数据节点的度数可以任意变化，即邻节点不确定，因此无法直接卷积。排列不
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2023-07-11 20:21:16
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文章目录一、Introduction二、ResNet的引入什么是Resnet本文方案GCNII 模型初始残差连接恒等映射迭代收缩阈值参考 一、Introduction本次阅读文章为升级版GCN，使用两种技术即初始残差和恒等映射来缓解过度平滑即梯度爆炸或缺失的问题。这种深度GCNII模型在半监督和完全监督任务上的性能优于最新方法。 虽然GCN在后续的升级中取得了比较优越的性能，但是由于过度平滑的问
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2023-10-27 22:34:32
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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
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2020-10-09 09:51:00
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GNNGNN 的作用GNN的局限性
原创
2023-05-14 22:06:41
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图是信息的最佳表示方式。在一个图中，有通过边（谓之“关系”）连接起来的节点（谓之“实体”）。想一想，你的Facebook社交网络是个什么样子的：以你为中心连接上你的朋友们，他们又以不同的方式相互联系。在表格中表示这些信息的方式是有些随意（或者不好的），社交关系并不是像一排排规矩的摆在桌子上的东西，而是：预测节点属性
现在我们得到了Facebook社交网络的最佳表示，那么如何去更好的预测你朋友们的喜
GCN学习历程 文章目录一、GCN 说明二、GCN为什么是这样三、关于GCN的一些特点四、学习后的疑问五、一些比较好的教程 一、GCN 说明假设一张图中有N个节点（node），每个节点都有自己的特征，我们设这些节点的特征组成一个N×D维的矩阵X，然后各个节点之间的关系也会形成一个N×N维的矩阵A，也称为邻接矩阵（adjacency matrix）。 X和A便是我们模型的输入。GCN也是一个神经网络
一、概述G1 GC，全称Garbage-First Garbage Collector，在JDK1.7中引入了G1 GC，从JAVA 9开始，G1 GC是默认的GC算法。通过-XX:+UseG1GC参数来启用。G1收集器是工作在堆内不同分区上的收集器，分区既可以是年轻代也可以是老年代，同一个代的分区不需要连续。并且每个代分区的数量是可以动态调整的。为老年代设置分区的目的是老年代里有的分区垃圾多，有
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2023-08-30 14:50:55
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GCN代码详解-pytorch版本1 GCN基本介绍2 代码解析2.1 导入数据2.2 GCN模型框架2.3 评估与训练参考资料 写在前面… 在研究生的工作中使用到了图神经网络，所以平时会看一些与图神经网络相关的论文和代码。写这个系列的目的是为了帮助自己再理一遍算法的基本思想和流程，如果同时也能对其他人提供帮助是极好的~博主也是在学习过程中，有些地方有误还请大家批评指正！github: http
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2023-11-24 14:34:20
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GC的基本原理 Java的内存管理实际上就是对象的管理，其中包括对象的分配和释放。 对于程序员来说，分配对象使用new关键字；释放对象时，只要将对象所有引用赋值为null，让程序不能够再访问到这个对象，我们称该对象为"不可达的".GC将负责回收所有"不可达"对象的内存空间。 对于GC来说，当程序员创建对象时，GC就开始监控这个对象的地址、大小以及使用情况
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2023-08-15 12:56:56
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