图神经网络旨在利用神经网络有效地处理图数据 图结构化数据在各个领域中都是通用的，例如分子，{社交，引文，道路}网络等示例，只是可以用图表示的大量数据中的少数。随着机器学习的进步，我们看到了在可用数据上应用智能算法的潜力。图神经网络是机器学习的一个分支，它涉及以最有效的方式为图数据构建神经网络。尽管在具有卷积网络在计算机视觉领域中取得了巨大进步，但是图神经网络(GNN)面临着更具挑战性的
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2023-09-26 18:59:16
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最近接触了图神经网络，感觉这个玩意可以提供多粒度视角。在对研究对象进行抽象后，既可以对节点进行分类，也可以对边进行分类，还可以对图整体进行分类。 图神经网络这种结构就提供一种多粒度描述特定对象的能力。想想还是蛮不错的啊。所以就搞搞图神经网络。 目前来看图神经网络的理论学习路线有：图论基本知识。这个很熟，不用学。线性代数，尤其是傅里叶变换的矩阵形式。这个只要回去看看书就行，我看了图卷积网络的理论基础
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2023-10-23 14:17:40
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图神经网络课程和PPT主页图神经网络框架首先我们先关注于怎么设计和定义每一层GNN层，一般的GNN层都可抽象为两部分：Message+Aggregation，不同的GNN只有这两部分的实现不同。 而在层间关系上，不同的GNN在GNN层堆叠方式可能也存在不同，比如可能会加入类似残差连接的思想。 在图级上，后面还会介绍图结构增强，图特征增强的技术。 在图神经网络学习目标上，可分为监督学习、半监督学习和
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2023-10-23 14:49:10
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1. GNN的构建我们将节点的邻居定义为可计算的图，图神经网络的主要想法是：每一个节点可以从周围的邻居中汇聚信息，而这个汇聚的方式就是通过神经网络来进行。以下图为例，我们来进行解释：首先以节点A为目标节点，其邻居为B, C, D，那么A的信息就由B, C, D进行汇聚；接着进行递归，B的信息来源于A, C（由于是无向图，因此A也需要进行考虑，下面类似）；C的信息来源于A, B, E, F；D又来源
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2023-10-30 23:09:37
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文章目录1.背景介绍1）图简介2）图神经网络简介2.GNN 的通用设计流程1) 查找图结构2）明确图类型和规模3）设计损失函数4）构造模型3.计算模块的实例化3.1 传播模块——卷积算子（convolution operator）3.1.1 谱方法3.1.2 空间方法3.1.3 基于注意力的空间方法3.1.4 空间方法的一般框架3.2 传播模块——循环算子（recurrent operator）
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2023-08-28 13:32:51
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！阅读大概需要17分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者: 龚俊民(昵称: 除夕)学校: 新南威尔士大学方向: 自然语言处理和可解释学习CNN的方法泛化，考虑节点周边的邻居关系进行空间上的卷积，比如 GAT。(2) 利用卷积本质是频域上的滤波这一特性，在频域上操作，比如 GCN。这一期我们来说下这两种方法具体怎么做（来自李宏毅《机器学习》助教姜成翰资料）Spat
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2023-11-20 15:47:12
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# 如何构建图神经网络来解决节点分类问题
在图数据挖掘领域，节点分类是一个常见的问题，即给定一个图，每个节点都需要被分到一个特定的类别中。图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是近年来备受关注的一种用于处理图数据的机器学习模型。本文将介绍如何构建一个简单的图神经网络来解决节点分类问题。
## 数据准备
首先我们需要准备图数据。假设我们有一个社交网络图，每个节点代表
原创
2024-03-19 04:19:38
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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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图像识别和自然语言处理是目前应用极为广泛的AI技术，这些技术不管是速度还是准确度都已经达到了相当的高度，具体应用例如智能手机的人脸解锁、内置的语音助手。这些技术的实现和发展都离不开神经网络，可是传统的神经网络只能解决关于辨识的问题，并不能够为机器带来自主创造的能力，例如让机器写出一篇流畅的新闻报道，生成一副美丽的风景画。但随着GAN的出现，这些都成为了可能。什么是GAN？生成式对抗网络（GAN,
什么是神经网络？人类有1000亿个被称为神经元的细胞，它们之间通过轴突连接。连接到某个神经元的轴突中，如果有足够多数量被触发，则这个神经元就会被触发。我们把这个过程称为“思考”。
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2023-08-02 09:02:17
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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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前言本文参考PyTorch官网的教程，分为五个基本模块来介绍PyTorch。为了避免文章过长，这五个模块分别在五篇博文中介绍。Part1：PyTorch简单知识Part2：PyTorch的自动梯度计算Part3：使用PyTorch构建一个神经网络Part4：训练一个神经网络分类器Part5：数据并行化本文是关于Part3的内容。 Part3：使用PyTorch构建一个神经网络神经网络可以
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2024-01-13 13:45:20
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图神经网路：DGL基础DGL是一种用于简化图神经网络实现的包1.构建图import dgl
import torch
import numpy as np
# 构建图
src_idx = np.random.randint(0, 3, 5) # 起始节点的编号 5个节点，范围是[0,3]
dst_idx = np.random.randint(0, 3, 5) # 终止节点的编号
print
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2023-11-02 07:33:18
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一、DGLDGL是基于pytorch开发的一个专门用于图神经网络模型搭建的框架，到现在为止，DGL已经高度封装了如GCN、GraphSage、GAT等常见的图神经网络模型，可以直接调用，比较方便，当然针对非常想挑战自己的编程能力又或者非常想从更底层的角度去学习图神经网络，建议直接看pytorch搭建的模型。DGL的安装和使用可以看看这里，一般是先安装pytorch再安装DGL，不然容易出错，图神经
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2023-11-10 21:35:18
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接下来，我们就分别介绍编码器和解码器神经网络的构建。编码器网络我们的编码器网络是采用双向GRU单元构造的一个两层RNN，代码如下：# 构建编码器RNN
class EncoderRNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, n_layers=1):
super(EncoderRNN, self).__
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2023-11-22 22:43:50
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一个完整的处理图片分类的代码，包括以下几部分：导入需要的库，数据预处理，搭建神经网络模型，训练及测试，输出损失和正确率。导入库import torch
import torchvision
from torch.autograd import Variable
from torchvision import datasets, transforms
import os # o
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2023-08-01 13:24:27
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图神经网络GNN学习笔记：图的理论1. 图的概述2.图的基本类型2.1 有向图和无向图2.2 非加权图与加权图2.3 连通图与非连通图2.4 二部图2.5 邻居和度2.6 子图和路径2.7 有向图连通性2.8 最短路径和图直径2.9 度中心性2.10 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）2.11 中介中心性（Betweeness Centrality）2.12 接近
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2023-09-05 09:48:35
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1 DGL NN模块的构
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2023-05-17 15:00:23
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之前向大家介绍了一种基于Python第三方ann_visualizer模块的神经网络可视化方法；这方法可以对Dense隐藏层以及MaxPooling层、Dropout层、Flatten层等其它类型的隐藏层加以绘制，功能非常强大，但是需要用代码执行，且在执行前需要将神经网络的全部结构与输入数据配置好后才可以绘制，稍微有一些繁琐。 今天，就向大家介绍两种新的神经网络可视化绘图方法，其中，一种是在
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2024-01-08 20:20:44
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新智元报道 来源：distill编辑：LRS【导读】图神经网络近几年的发展十分火热，主要原因还是图能够表示连通关系，例如知识图谱等更贴切现实应用！Google Research最近发了一篇博客，从零开始教学GNN的发展路程，不熟悉的同学可以查缺补漏啦！近几年，神经网络在自然语言、图像、语音等数据上都取得了显著的突破，将模型性能带到了一个前所未有的高度，
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2024-02-04 21:19:15
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