图是一个复杂世界的通用语言，社交网络中人与人之间的连接、蛋白质分子、推荐系统中用户与物品之间的连接等等，都可以使用图来表达。图神经网络将神经网络运用至图结构中，可以被描述成消息传递的范式。百度开发了PGL2.2，基于底层深度学习框架paddle，给用户暴露了编程接口来实现图网络。与此同时，百度也使用了前沿的图神经网络技术针对一些应用进行模型算法的落地。本次将介绍百度的PGL图学习技术与应用。主要包
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2023-09-25 18:56:04
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Task3概览：在图任务当中，首要任务就是要生成节点特征，同时高质量的节点表征也是用于下游机器学习任务的前提所在。本次任务通过GNN来生成节点表征，并通过基于监督学习对GNN的训练，使得GNN学会产生高质量的节点表征。主要内容为：经典图神经网络（GCN、GAT）的原理基准数据集介绍与使用基于图卷积层的节点预测任务实战对比实验结果分析一、经典图神经网络（GCN、GAT）的原理图神经网络有很多种不同的
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2024-03-15 19:50:25
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在pytoch中使用torch.nn命名空间提供了你需要建立自己的神经网络的基石。在PyTorch每个模块的子类nn.Module。神经网络是一个模块本身，由其他模块（层）组成。导入你所需要的模块假设构建一个网络模型如下：卷积层--》Relu层--》池化层--》全连接层--》Relu层--》全连接层
import os
import torch
from torch import nn
fro
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2023-10-09 00:01:04
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基于图神经网络的节点表征学习本文内容来自Datawhale开源课程引言在图节点预测或边预测任务中，首先需要生成节点表征（Node Representation）。我们使用图神经网络来生成节点表征，并通过基于监督学习的对图神经网络的训练，使得图神经网络学会产生高质量的节点表征。高质量的节点表征能够用于衡量节点的相似性，同时高质量的节点表征也是准确分类节点的前提。本节中，我们将学习实现多层图神经网络的
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2023-09-02 11:19:58
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深度学习图神经网络总结GNN在推荐系统中有哪些用法介绍下Graph Embedding（图嵌入）介绍下GCN训练图模型的loss有哪些GCN、GraphSAGE、GAT的区别与联系 GNN在推荐系统中有哪些用法推荐系统中使用GNN的动机有两点： 1）RS中大多数据具有图结构； 2）GNN擅长捕捉节点间的连接和图数据的表示学习。下图分别表示二部图、序列图、社交关系图和知识图。 最近，GNN相比于随
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2024-03-06 05:36:16
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一、本阶段的组队学习网站地址：[datawhale] 二、本期主要学习内容： 学习基于图神经网络的图表征学习方法，图表征学习要求根据节点属性、边和边的属性（如果有的话）生成一个向量作为图的表征，基于图表征我们可以做图的预测。 这个学习和前面不同之处，前面主要是只学习一个节点的特征，然后就可以进行分类。这个要结合边以及边的属性等生成一个总的向量进行学习。 基于图同构网络（Graph Isomorph
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2023-11-10 23:14:18
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基于图神经网络的图表征学习方法图表征学习要求根据节点属性、边和边的属性(如果存在)生成一个向量作为图的表征，基于图表征可以做图的预测。基于图同构网络GIN(Graph Isomorphism Network)的图表征网络是当前最经典的图表征学习网络。基于图同构网络(GIN)的图表征网络的实现过程基于图同构网络的图表征学习主要包含以下两个过程：首先计算得到节点表征；对图上各个节点的表征做图池化(Gr
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2024-04-08 21:45:14
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任何GNN都可以表示为一个包含两个数学算子的层，即聚合函数和组合函数。使用MPNN(消息传递神经网络)框架可以最好地理解这一点。 聚合如果我们考虑上面的一个例子图，聚合器函数专门用于结合邻域信息。更正式地说，聚合可以表示为; 简单来说，第k层GNN层中节点v的邻域聚合是使用相邻节点u的激活，k-1层的hᵤ来表示的。 v 的邻居表示为 N(v)。 在第一层
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2024-02-11 14:22:27
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超大图上的节点表征学习引用自Datawhale https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/GNN前面文章：图神经网络打卡task1Datawhale 图神经网络task2Datawhale 图神经网络task3Datawhale 图神经网络task4什么是超大图？节点以及边达到千万或上亿大数据规模，表征这些节点对
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2023-11-12 22:43:48
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超大图上的表征学习模型主体思想Cluster-GCN提出： 1.利用图节点聚类算法将一个图的节点划分为 个簇，每一次选择几个簇的节点和这些节点对应的边构成一个子图，然后对子图做训练。 2.由于是利用图节点聚类算法将节点划分为多个簇，所以簇内边的数量要比簇间边的数量多得多，所以可以提高表征利用率，并提高图神经网络的训练效率。 3.每一次随机选择多个簇来组成一个batch，这样不会丢失簇间的边，同时也
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2023-09-05 21:28:50
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1、消息传递原理为节点生成节点表征（Node Representation）是图计算任务成功的关键，我们要利用神经网络来学习节点表征。消息传递范式是一种聚合邻接节点信息来更新中心节点信息的范式，它将卷积算子推广到了不规则数据领域，实现了图与神经网络的连接。消息传递范式因为简单、强大的特性，于是被人们广泛地使用。遵循消息传递范式的图神经网络被称为消息传递图神经网络。 具体来说就是： 1）首先从邻居获
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2023-10-22 21:48:04
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图注意力神经网络的pytorch代码解析1.图注意力神经网络的原理简介1.1 注意力机制的公式1.2 代码中公式的应用差异2.GAT的pytorch代码解析2.1 导入需要的包和参数设定2.2 加载数据2.3 搭建注意力模型2.3 模型训练2.5 模型测试 1.图注意力神经网络的原理简介图注意网络的原理介绍有很多。作者是清华大学的一个博士，他写的图卷积原理非常透彻，这里对于图注意力的描述也很好。
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2023-11-21 17:24:25
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动手实现图神经网络
原创
2024-03-05 12:42:54
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图神经网络（Graph Neural Networks， GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。GNNs 通过学习节点的表示，能够捕捉图中的复杂依赖关系，因此在处理社交网络分析、推荐系统、知识图谱等多种应用中表现出色。
下面是一个简单的图神经网络实现，我们将使用 Python 和 PyTorch 库。在这个例子中，我们将构建一个基本的图卷积网络（Graph Convolutiona
原创
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2024-03-02 08:27:52
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# 动手实现图神经网络
## 引言
随着人工智能的发展，图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）作为一种强大的模型，被广泛应用于图数据的分析和预测任务中。本文将介绍图神经网络的基本原理，并提供一个简单的代码示例来帮助读者更好地理解和实践。
## 图神经网络的原理
图神经网络旨在处理非结构化的图数据，它能够学习节点和边的特征，并通过节点之间的交互来提取图的整体信息。图神经
原创
2024-02-14 07:43:30
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鱼弦：公众号【红尘灯塔】，CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、全栈领域优质创作者 、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）动手实现图神经网络原理详解:图神经网络（Graph Neural Network，简称 GNN）是一种用于处理图数据的神经网络模型。与传统的卷积神经网络（
原创
2024-03-02 00:09:45
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在当前的人工智能领域，图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）已成为处理图结构数据的强大工具，广泛应用于社交网络分析、生物信息学和推荐系统等。接下来，我将简要介绍如何动手实现一个基础的图神经网络。首先，你需要选择一个合适的图深度学习框架，例如PyTorch Geometric。安装方法通常是通过pip进行：pip install torch-scatter torch-s
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2024-02-23 11:34:54
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GCN图神经网络简易实现（依赖第三方库）
实现一个图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一个相当复杂的任务，它涉及到图的表示、图卷积操作、消息传递、节点/边特征更新等多个方面。在这里，我会给出一个简单的基于图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）的示例代码，并对其进行详细分析。
安装依赖库
首先，我们需要安装 torch 和 tor
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2024-02-20 23:52:43
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作者：Steeve Huang编译：ronghuaiyang 导读 给大家介绍目前非常热门的图神经网络，包括基础和两个常用算法，DeepWalk和GraphSage。近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图谱、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。GNN具有对图中节点间依赖关系建模的强大功能，使得图分析相关研究领域取得了突破。本文会介绍图神经网络的基本原理，以及两种更高级
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2024-02-05 16:50:12
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图图基本介绍为什么要有图图的举例说明图的常用概念图的表示方式邻接矩阵邻接表图的快速入门案例图的深度优先遍历介绍图遍历介绍深度优先遍历基本思想深度优先遍历算法步骤图的广度优先遍历广度优先遍历基本思想广度优先遍历算法步骤图的深度优先 VS 广度优先图的完整代码 图基本介绍为什么要有图前面我们学了线性表和树线性表局限于一个直接前驱和一个直接后继的关系树也只能有一个直接前驱也就是父节点当我们需要表示多对
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2023-12-01 11:52:35
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