序列可根据下表偏移量访问它的一个或几个（切片）成员。Sequence[i]==Sequence[-(N-i)]，N是序列的长度，即任一序列的任一成员有两种下表标识。序列类型操作符：成员关系操作符 in() ，not in()：用来判断一个元素是否属于这个序列，返回布尔值。连接操作符+：将两个相同类型的序列首尾连接，构成一个新的序列。用+来连接序列不是最有效的。重复操作符*：将序列拷贝i份，返回拷贝
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2024-04-18 22:07:23
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Attention 在 GNN 中的应用。
原创
2021-07-24 11:29:40
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今天学习的是剑桥大学的同学 2017 年的工作《GRAPH ATTENTION NETWORKS》，目前引用数量超过 1100 次。Attention 机制在 NLP CV 等领域被广泛应用，其可以帮助模型对输入数据赋予不同的权重信息。同样的，Attention 也可以应用于网络图中，它可以对邻居中不同的节点指定不同的权重，既不需要进行矩阵运算，也不需要事先了解图的全局结构。通过这种方式，作者解决
原创
2021-02-04 20:33:31
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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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GCMC 在推荐系统中的应用
原创
2021-07-24 11:38:41
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今天学习的是 KDD18 的一篇论文《Graph Convolutional Matrix Completion》，作者是阿姆斯特大学的同学，Thomas N. Kipf 大佬是二作。前面我们介绍了 Kipf 大佬利用变分自编码器（VGAE）来完成链接预测问题，链接预测问题放在矩阵中可以被认为是矩阵补全。这篇论文在 VGAE 的基础上提出了 GCMC 模型，设计了一个可微的基于消息传递的图自编码框
原创
2021-02-04 20:31:20
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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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# 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
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 |
|---
# 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
# 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
# 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
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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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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文章内容概述 本文内容分两部分，第一部分为基于 GNN 的图表示学习，共包含两节，第1节主要从三种建模方法上对图表示学习进行对比阐述；第2节分别从两类无监督学习目标——重构损失与对比损失，对基于 GNN 的无监督表示学习进行阐述。第二部分为GNN的相关应用介绍，主要为3D视觉、基于社交网络的推荐
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2022-08-30 06:21:25
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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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