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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接上篇博客，这周主要学习了GraphSAGE，GAT，R-GCN 三种GNN的变体模型，从空域的角度出发，对节点的嵌入表征进行了深入的研究。（本文作为笔者的学习笔记，如有错误，希望各位读者批评指正） - - 更新时间:2020年11月8日 目录GraphSAGE(SAmple and aggreGatE）聚合函数参数学习代码总结GAT(Graph Attention Networks)总结R-GC
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
# 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
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 |
|------|--
# 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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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
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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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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一、 GraphSAGE GraphSAGE从两个方面对GCN进行了改动，一方面是通过采样邻域策略将GCN全图（full batch）的训练方式改造成以结点为中心的小批量（mini batch）训练方式，这使得大规模图数据的分布式训练成为可能；另一方面是该算法对聚合邻居操作进行了拓展，提出了替换GC ...
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2021-07-23 17:47:00
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引言本文为GNN教程的第七篇文章【使用DGL框架实现GCN算法】。图神经网络的计算模式大致相似，节点的Embedding需要汇聚其邻接节点Embedding以更新，从线性代数的角度来看，这就是邻接矩阵和特征矩阵相乘。然而邻接矩阵通常都会很大，因此另一种计算方法是将邻居的Embedding传递到当前节点上，再进行更新。很多图并行框架都采用详细传递的机制进行运算(比如Google的Pregel)。而图
原创
2021-02-04 19:25:10
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本文介绍了DGL的核心概念 — 消息传递机制。
原创
2022-10-19 23:29:34
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在编程中遇到了with torch.no_grad()用法，想整明白，过程中有一些意料之外的东西，故此记录一下。 首先说明一下环境，以下的测试均在：python3.6, pytorch1.2.0 环境下给出：官网的截图如下： 主要有几个重要的点：torch.no_grad上一个上下文管理器，在你确定不需要调用Tensor.backward()时可以用torch.no_grad来屏蔽梯度计算在被to
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2024-06-05 14:01:23
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今天学习的是 MIT 同学 2018 年的论文《Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks》，发表于 ICML，目前共有 140 多次引用。目前的图表示学习都遵循着领域聚合的方式，但这种方式的层数无法增加，kipf 的 GCN 使用了两层模型，随着深度增加会出现 over-smooth 的问题，导致性能下降。为
原创
2021-02-04 20:27:34
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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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今天学习的是 MIT 同学 2018 年的论文《Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks》，发表于 ICML，目前共有 140 多次引用。
原创
2021-07-09 17:28:01
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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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