GCN代码详解-pytorch版本1 GAT基本介绍2 代码解析2.1 导入数据2.2 GAT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: h
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2023-11-23 13:41:22
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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： 学习在超大图上进行节点表征学习面临着的挑战； 接着学习应对挑战的一种解决方案； 最后通过实践学习超大图节点预测任务 三、超大图上进行节点表征学习面临着的挑战 图神经网络已经成功地应用于许多节点或边的预测任务，然而，在超大图上进行图神经网络的训练仍然具有挑战。普通的基于SGD的图神经网络的训练方法，要么面临着随着图神经网络层数
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2023-10-10 14:36:21
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系列文章目图形神经网络(GNNs)已经成为图表示学习的实际标准，它通过递归地聚集来自图形邻域的信息来获得有效的节点表示。虽然GNNs可以从头开始训练，但是最近已经证明，对神经网络进行预训练以学习用于下游任务的可转移知识可以提高技术水平。 文章目录系列文章目摘要1 Introduction主要挑战与工作主要贡献二、相关工作3 Learning to Pre-train: Motivation and
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2024-01-11 09:36:59
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超大图上的节点表征学习我们使用内存数据集将图神经网络应用于许多节点或边的预测任务，然而在实际的工作中面临着超大图上进行图神经网络的训练，巨大的内存(显存)消耗问题。论文Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Network提出了一种新的图神经网络的训练方法。Cluster
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2024-03-11 07:55:23
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注意：本篇文章不是系统性的图神经网络或者图深度学习的入门教程，而是介绍如何入门图神经网络的学习指南以及相关的干货笔记，文中会列出一些视频和文章学习资料，并在本文作一些重点的摘要，读者需要自行前往文本超链接的部分进行学习相应的部分。如果您期望找到一篇细致的介绍GNN的文章，本文并不适合您。快速入门的 video 有一个概括性的认识（由于大会上的汇报时间相关问题，后面的部分其实讲的比较匆忙，主要看前面
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2023-08-08 11:58:00
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文章目录六步法一，import：导入相关模块二，train, test：划分训练集与测试集三，搭建网络结构逐层描述网络，相当于走了一次前向传播1，拉直层：tf.keras.layers.Flatten( )1.1描述1.2举例2，全连接层tf.keras.layers.Dense（）3，卷积层（CBAPD）tf.keras.layers.Conv2D（）3.1经典卷积网络3.2描述3.3CBAP
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2023-10-11 20:14:45
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#一、准备 为了更深入的理解神经网络，笔者基本采用纯C++的手写方式实现，其中矩阵方面的运算则调用opencv，数据集则来自公开数据集a1a。 实验环境：Visual studio 2017opencv3.2.0 a1a数据集 #二、神经网络基础 标准的神经网络结构如下图所示，其实就是上文logistic regression的增强版（即多加了几个隐层），基本思路还未变化。关于更详细的原理介绍，这
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2023-08-08 12:38:33
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第5章：训练图神经网络本章通过使用 第2章：消息传递范式 中介绍的消息传递方法和 第3章：构建图神经网络（GNN）模块 中介绍的图神经网络模块， 讲解了如何对小规模的图数据进行节点分类、边分类、链接预测和整图分类的图神经网络的训练。本章假设用户的图以及所有的节点和边特征都能存进GPU。对于无法全部载入的情况，请参考用户指南的 第6章：在大图上的随机（批次）训练。后续章节的内容均假设用户已经准备好了
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2023-09-18 12:22:04
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在图数据库中训练GCN模型，可以利用图数据库的分布式计算框架现实应用中大型图的可扩展解决方案什么是图卷积网络？典型的前馈神经网络将每个数据点的特征作为输入并输出预测。利用训练数据集中每个数据点的特征和标签来训练神经网络。这种框架已被证明在多种应用中非常有效，例如面部识别，手写识别，对象检测，在这些应用中数据点之间不存在明确的关系。但是，在某些使用情况下，当v（i）与v（i）之间的关系不仅仅可以由数
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2023-12-02 22:45:03
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单一误差分析假设我们面对一个猫分类器的准确率不够的原因。队友看了一下算法分类出错的例子，注意到算法将一些够狗分类为猫。 在这种条件下，我们应不应该做一个项目专门处理狗？比如搜集更多的狗的图片，或者设计一些只处理狗的算法功能之类的，从而使得猫分类器在狗图上做得更好（狗不再被分类成猫）。有一个误差分析流程，可以让我们很快知道这个方向是否值得努力。 首先收集比如100个标记错误的开发集（dev set）
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2023-10-20 12:54:00
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图神经网络学习笔记：神经网络基础1. 机器学习基本概念1.1 机器学习的常见分类1.2 机器学习的一般流程1.3 常见的损失函数1.4 梯度下降算法2.神经网络2.1 神经元2.2 多层感知机2.2.1 单隐层感知器2.2.2 感知机的信息传递2.3 激活函数2.3.1 S型激活函数2.3.2 ReLU及其变种2.4 训练神经网络2.4.1 神经网络的运行过程2.4.2 反向传播2.4.3 优化
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2024-04-07 20:07:05
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作者：Vitaly Bushaev机器之心编译
作者从神经网络简单的数学定义开始，沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后，本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外，本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。
I. 简介本文是作者关于如何「训练」神经网络的一部分经验与见解，除了神经网络的
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2023-10-26 20:47:32
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目前，transformer在NLP和CV领域流行已经是一个不争的事实了。在这样的一个既定事实之上，基于pretrain+fine-tuning的思路去进行工业化应用也似乎达成了一种共识。但是，GNN GNN 领域似乎倒还停留在设计更好的图卷积结构这一层面上。于是，便也渐渐有一些论文开始聚焦于如何将transformer在NLP和CV领域的成功移植在graph上，并凭借于此衍生出一些或将产生一定意
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2024-01-11 23:51:36
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1、如何训练神经网络1、先别着急写代码 训练神经网络前，别管代码，先从预处理数据集开始。我们先花几个小时的时间，了解数据的分布并找出其中的规律。 Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本，还有一次发现了图像和标签中的错误。所以先看一眼数据能避免我们走很多弯路。 由于神经网络实际上是数据集的压缩版本，因此您将能够查看网络（错误）预测并了解它们的来源。如果你的网络给你的预测看起来与你在数据中看到
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2023-10-30 23:13:48
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【专栏：研究思路】近年来，由于图结构数据的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络是一类基于深度学习的处理图结构数据的方法，在众多领域展现出了卓越的性能，因此已成为一种广泛应用的图分析方法。中国人民大学魏哲巍教授从当前流行的图神经网络模型出发，分别从图信号滤波器、随机游走和优化函数三个视角探讨图神经网络的理论基础，并介绍在这三个方面所做的一些工作，最后讨论图神经网络研究的一
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2024-01-25 08:58:29
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实验环境:Pytorch 1.7.0torchvision 0.8.2Python 3.8CUDA10.2 + cuDNN v7.6.5Win10 + PycharmGTX1660, 6G网络结构采用最简洁的类VGG结构，即全部由3*3卷积和最大池化组成，后面接一个全连接层用于分类，网络大小仅18M左右。
神经网络结构图：
Pytorch上搭建网络：class Block(
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2023-12-17 15:23:01
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我们继续剖析Strategies for Pre-training Graph Neural Networks一文。上一文中介绍了子结构预测的预训练方法（Context Prediction）。对于一个多层的深度学习模型，在分子图上训练主模型，在子图上训练层数较少的子模型，限制（损失是）主模型上与子模型的嵌入向量相似，保证子结构环境相似的节点在随着模型的层数增加时仍能保持相似的嵌入向量，意味着化学
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2023-10-16 15:04:20
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卷积神经网络学习——第二部分：卷积神经网络训练的基本流程一、序言二、训练流程1、数据集引入2、构建网络（1）四层卷积神经网络（2）两层全连接层网络3、模型训练4、模型评估三、总结 一、序言 本文承接第一部分，基于对卷积神经网络网络组成的认识，开始学习如何去使用卷积神经网络进行对应的训练。模型评估作为优化部分，我们将放在第三个部分中再好好讲他的作用以及意义～ 训练的基本流程主要是数据集
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2023-09-26 19:29:04
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本文使用Pytorch+VGG16+官方CIFAR10数据集完成图像分类。识别效果如下： 文章目录一、VGG16 神经网络结构二、VGG16 模型训练三、预测CIFAR10中的是个类别 一、VGG16 神经网络结构VGG，又叫VGG-16，顾名思义就是有16层，包括13个卷积层和3个全连接层，是由Visual Geometry Group组的Simonyan和Zisserman在文献《Very D
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2024-04-08 13:51:27
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今天看yolov5官网教程的Tips for Best Training Results，看到文章介绍Recipe for Training Neural Networks，做为“厨神”的我，看到“Recipe”灰常激动，赶紧记录，翻译水平有限，主要为了做个笔记： 一，神经网络普遍存在的问题：（好吧 ...
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2021-11-02 15:50:00
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