目录1. 安装2. 基本概念介绍2.1 Data Handling of Graphs 图形数据处理2.2 Common Benchmark Datasets 常见的基准数据集2.3 Mini-batches2.4 Data Transforms 数据转换2.5 Learning Methods on Graphs——the first graph neural network 搭建我们的第一个
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2023-07-24 10:55:00
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# 使用Python实现图神经网络（GNN）
在人工智能和深度学习的领域中，图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）近年来逐渐成为一个热门研究方向。与常规的神经网络不同，GNN能够处理图形数据，即节点（Node）和边（Edge）结构，将节点的特征有效地传递和聚合。这使得GNN在社交网络分析、推荐系统、化学分子分析和计算机视觉等领域得到了广泛应用。
## 什么是图神经
GNN入门之路02 这次是我在GNN学习中的第二次打卡，上一节的内容中我们介绍了GNN的基本原理以及相应的环境配置，这一节我们接上一节的内容，继续讲解GNN及其相应实现。一、消息传递范式 这里我们要引入消息传递范式的概念，顾名思义，它是规定了一种消息传递的方式，这种消息自然是在图神经网络中传播的了，传统的神经网络，消息传递受层次限制，比如i层的神经元信息不能直接传递到i+2层，而GNN则不同如更新
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2024-05-13 09:05:41
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# 使用 PyTorch 实现图神经网络 (GNN)
图神经网络（GNN）是一种处理图数据结构的强大工具。它在社交网络、分子结构分析等领域得到了广泛应用。本篇文章将为初学者提供一个详细的 PyTorch 实现图神经网络的步骤指南。
## 流程概述
在实现 GNN 之前，我们需要明确整个过程的步骤。下面是一个表格，总结了实现 GNN 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
文章目录一、简介二、算法原理三、评价方法四、实验结果五、实验代码 一、简介GN算法是一个经典的社区发现算法，它属于分裂的层次聚类算法，最初，由Michelle Girvan和Mark Newman提出。其基本思想是不断的删除网络中具有相对于所有源节点的最大的边介数的边，然后，再重新计算网络中剩余的边的相对于所有源节点的边介数，重复这个过程，直到网络中，所有边都被删除。边介数（betweennes
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2023-10-21 07:53:34
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# 使用 PyTorch 实现图神经网络 (GNN)
图神经网络（GNN）是一种强大的工具，广泛应用于社交网络、推荐系统和生物信息学等领域。对于初学者来说，实现 GNN 可能会有点棘手，但只要按照一定的步骤，就能轻松掌握。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现 GNN。
## 实现流程
为了帮助你理解整个过程，我们将 GNN 的实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
图机器学习（GNN的理论）1. 前言在已经提出GCN、GAT、GraphSAGE、design space等众多GNN模型的前提下，各种模型的表示能力（区分不同图结构的能力）如何？我们如何设计这样一种表示能力最强的模型？1. GNN模型实例GCN：mean-pool + Linear + ReLU non-linearityGraphSAGE（以最大池化为例）：MLP + max-pool2. l
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2024-07-14 08:26:50
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# Python GNN（图神经网络）入门指南
图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是一类专门用于图数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNN能够很好地捕捉数据中节点之间的关系，广泛应用于社交网络、推荐系统、化学分子结构分析等领域。
## 什么是图？
在图论中，图由节点（或称为顶点）和边构成。节点可以是人、物体或其他离散实体，而边则表示节点之间的关系。在实
# 理解图神经网络（GNN）及其在PyTorch中的实现
图神经网络（GNN）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图是一种数据结构，可以表示实体及其之间的关系，例如社交网络、分子结构或推荐系统中的用户与物品之间的连接。传统的神经网络往往无法有效处理这类数据，而GNN则提供了一种强有力的方法来进行图数据的学习和推理。
## 图神经网络简介
图神经网络能够通过图的结构和节点特征进行信息的
的建模问题中都使用了GNN方法，便去学习了一番，后来发现了一篇非常不错的GNN的可视化解释文章...
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2022-08-11 12:35:13
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# 图神经网络 (GNN) 的基础知识与 Python 实现
图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是一种处理图结构数据的深度学习方法。GNN 能够有效捕捉节点之间的关系，从而在许多领域（如社交网络分析、推荐系统、化学分子结构分析等）取得良好的效果。本文将介绍 GNN 的基本概念，并提供一个简单的 Python 示例，以帮助您更好地理解这一前沿领域。
## 什么是图神
原创
2024-10-19 08:22:03
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# 实现GNN模型的完整流程指南
近年来，图神经网络（GNNs）在处理图结构数据方面表现出了强大的性能。对于刚入行的小白来说，学习如何实现一个GNN模型可能会有些困难。本文将为你提供一个完整的流程，帮助你快速了解并实现GNN模型。
## 1. 流程概览
在开始之前，我们可以用以下表格清晰展示实现GNN模型的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
# 图神经网络 (GNN) 的基础介绍及 Python 示例
图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是一类专门处理图结构数据的深度学习模型。由于其强大的表达能力，GNN 被广泛应用于社交网络分析、推荐系统、蛋白质交互预测等领域。本文将为您介绍 GNN 的基本概念，并给出 Python 中的简单实现。
## 1. 什么是图神经网络？
在深入 GNN 之前，我们需要了
# Python GNN 实战指导
## 引言
图神经网络（GNN，Graph Neural Network）是近年来在图数据处理领域兴起的一种强大工具，广泛应用于社交网络、推荐系统、药物发现等多个领域。对此，初学者面临多种挑战。本文将指导你通过一个简单的例子，逐步实现一个 Python GNN，并且清晰地展示每一步的具体操作及代码实现。
## 实施流程
我们将实施一个 GNN 基于 Py
原创
2024-10-15 07:38:43
208阅读
今天学习的是 DeepMind 2018 年的工作《Relational inductive biases, deep learning, and graph network》，目前超 500 次引用。这篇论文是 DeepMind 联合谷歌大脑、MIT、爱丁堡大学等 27 名同学发表的重磅论文，同时提出了“图网络”的框架，将端到端学习与归纳推理相结合，并有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。这篇
原创
2021-02-04 20:29:45
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将二部图中的协同信号捕捉到 Embedding 中
原创
2021-07-24 11:35:36
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GNN能否用pytorch实现？这是个非常值得探讨的话题。图神经网络（Graph Neural Network, GNN）作为一种能够处理图结构数据的深度学习架构，已在多个领域取得显著成果。PyTorch，作为最受欢迎的深度学习框架之一，凭借其灵活性和易用性，成为实现GNN的理想选择。接下来，我们将通过多个模块详细分析如何在PyTorch中实现GNN。
## 背景描述
在实现GNN之前，我们首
今天学习的是新加坡国立大学和中国科技大学同学合作的论文《Neural Graph Collaborative Filtering》，发表于 2019 年 ACM SIGIR 会议。Embedding 向量是现代推荐系统的核心，但是目前的方法无法捕捉到 user-item 交互中潜在的协作信号。因此，由此产生的 Embedding 向量可能不足以捕获到协同过滤的内容。为此，作者提出神经网络协同过滤（
原创
2021-02-04 20:25:29
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DeepMind 联合谷歌大脑、MIT、爱丁堡大学等 27 名同学发表的重磅论文
原创
2021-07-20 15:58:21
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GNN的可视化解释！近来发现非常多的建模问题中都使用了GNN方法，便去学习了一番，后来发现了一篇非常不错的GNN的可视化解释文章，便将其翻译整理和大家一起分享。目前图模型的应用非常广泛，最典型的如社交网络，蛋白质结构等。
原创
2021-07-09 14:54:54
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