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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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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# Python图神经网络
图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。在传统的神经网络中，数据通常被表示为向量或矩阵的形式，而在现实世界中，很多问题可以被表示为图的形式，例如社交网络、蛋白质相互作用网络等。图神经网络的出现填补了处理图结构数据的空白，为解决图相关的任务提供了一种强大的工具。
本文将介绍图神经网络的基本原理和常见的应用
原创
2023-10-15 07:03:26
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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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图神经网络（Graph Neural Network）论文：2009 first introduction “The GNN Model” (https://persagen.com/files/misc/scarselli2009graph.pdf)小样本学习 (https://arxiv.org/pdf/1711.04043.pdf) (https://arxiv.org/pdf/1803.0
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2024-08-23 21:11:55
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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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图神经网络(Graph Neural Networks)是一种针对图结构数据(如社交图、网络安全网络或分子表示)设计的机器学习算法。它在过去几年里发展迅速，被用于许多不同的应用程序。在这篇文章中我们将回顾GNN的基础知识，然后使用Pytorch Geometric解决一些常见的主要问题，并讨论一些算法和代码的细节。常见的图神经网络应用GNN可以用来解决各种与图相关的机器学习问题:节点的分类：预测节
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2023-12-21 05:31:26
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1.placeholder机制作用：解决多次迭代中，计算图过大的问题。 |- 如果不使用placeholder机制，多次迭代中，多个特征向量，对应多个计算图。计算图利用率低。 |- 使用placeholder机制，多次迭代中，多个特征向量，对应一个计算图。计算图利用率高。特点： |- 是一种张量，因此它的类型可以在声明的
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2023-08-18 23:41:34
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GuideIntroModelDatasetInstallCiteReferenceIntro目前主要实现基于【data/yeast/yeast.edgelist】下的蛋白质数据进行link prediction。Model模型模型主要使用图神经网络，如gae、vgae等1.GCNModelVAE(src/vgae)：图卷积自编码和变分图卷积自编码(config中可配置使用自编码或变分自编码)，利
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2023-11-24 10:04:14
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# Learning Convolutional Neural Networks for Graphs本文的三位作者都来自德国Heidelberg的NEC Labs Europe，文章提出了一种从图数据中提取局部连接区域的通用方法（PATCHY-SAN），用来解决图神经网络中的经典问题：如何在大规模的图上应用卷积？如何将卷积操作泛化到任意结构的图？通过实验证明了算法的有效性，并且模型的计算是高效的
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2024-03-12 21:18:28
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题目： CD-GNN：一种跨领域的图神经网络模型会议： CIKM 2021近期，蚂蚁集团公开了一个全新的基于图神经网络的跨领域学习方法，用于解决由于低活跃用户/新用户缺乏特征和标签导致其偏好理解难的问题。该工作将低活跃用户偏好理解问题形式化为一个跨领域学习问题，通过引入源领域中高活用户的信息帮助低活跃用户的学习。对于源领域和目标领域用户无交集且目标领域缺乏特征、标签的问题，传统跨领域方法并不适用。
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2023-08-28 13:33:42
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GNNExplainer代码解读及其PyG实现使用GNNExplainerGNNExplainer源码速读前向传播损失函数基于GNNExplainer图分类解释的PyG代码示例参考资料 接上一篇博客图神经网络的可解释性方法及GNNexplainer代码示例，我们这里简单分析GNNExplainer源码，并用PyTorch Geometric手动实现。 GNNExplainer的源码地址：http
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2024-01-08 15:01:35
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作者：张宇 近年来，作为一项新兴的图数据学习技术，图神经网络（GNN）受到了非常广泛的关注，在各大顶级学术会议上，图神经网络相关的论文也占了相当可观的份额。我们知道图结构是最复杂的一种数据结构，其他数据结构都可以看做是图结构的一种推广。图结构在现实世界中也有很多应用，比如城市轨道交通图、社交关系图、生物医学领域等。GNN辅助医药研制图神经网络就是将图结构引入深度学习领域产生的
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2023-08-18 17:46:05
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图神经网络前言一、图神经网络基本知识二、图游走类算法三、图卷积神经网络四、图注意力网络五、图采样算法六、总结体会 前言图神经网络的基本知识 最近在打卡图神经网络7天训练营 总结一下 废话不多说 先来张图一、图神经网络基本知识图可以分为 无向图 vs 有向图 无权图 vs 有权图 同构图 vs 异构图图可以用邻接矩阵 邻接表 边集表示二、图游走类算法图游走类模型最开始参考的就是 NLP 领域中的
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2023-06-14 18:39:39
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清华大学图神经网络综述：模型与应用模型应用开放问题 引言：近年来，图神经网络的研究成为深度学习领域的热点，机器之心曾介绍过清华大学朱文武等人综述的图网络。近日，清华大学孙茂松组在 arXiv 上发布预印版综述文章 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications。该文总结了近年来 图神经网络领域的经典模型与典型应用，并提出了
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2023-11-17 22:26:23
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图机器学习（图神经网络的应用）1. Graph Augmentation for GNNs1. 为什么要做图增强我们在之前都假设原始数据和应用于GNN的计算图一致，但很多情况下原始数据可能不适宜于GNN：特征层面：输入图可能缺少特征（也可能是特征很难编码）→特征增强结构层面：图可能过度稀疏→导致message passing效率低（边不够嘛）图可能过度稠密→导致message passing代价太
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2023-11-13 11:04:23
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摘要：随着计算机行业和互联网时代的不断发展与进步，图神经网络已经成为人工智能和大数据重要研究领域。图神经网络是对相邻节点间信息的传播和聚合的重要技术，可以有效地将深度学习的理念应用于非欧几里德空间的数据上。简述图计算、图数据库、知识图谱、图神经网络等图技术领域的相关研究历史，分类介绍不同类型的图结构。分析对比不同的图神经网络技术，重点从频域和空间与的信息聚合方式上分类比较不同的图卷积网络算法。阐述
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2023-08-10 16:35:31
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看了李沐老师在B站讲的零基础多图详解图神经网络（视频），博客地址，这里稍微总结一下。图神经网络部分有点复杂，建议感兴趣的同学看一下视频或者博客1.什么是图 图是表示一些实体之间的一些关系，实体为顶点，关系为边，图上面可以有三种问题：1.图的分类，如分出包括两个环的图。2.顶点分类，如在一张关系图中，分出与A有关系的人和与B有关系我的人。3.边属性，如一个人在看另一个人，则边属性为看。图上包括
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2023-05-30 13:09:43
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图神经网络GraphSAGE代码详解1. 前言2. 代码下载3. 数据集分析4. 代码分析4. 1 model.py4. 2 aggregators.py4. 3 encoders.py5 总结 1. 前言最近在学习图神经网络相关知识，对于直推式的图神经网络，训练代价昂贵，这篇文章主要是介绍一个基于归纳学习的框架GraphSAGE的代码，旨在训练一个聚合函数，为看不见的节点（新的节点）生成嵌入。
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2023-08-08 23:23:40
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摘要：本文主要通过Keras实现了一个分类学习的案例，并详细介绍了MNIST手写体识别数据集。作者： eastmount 。一.什么是分类学习1.Classification回归问题，它预测的是一个连续分布的值，例如房屋的价格、汽车的速度、Pizza的价格等。而当我们遇到需要判断一张图片是猫还是狗时，就不能再使用回归解决了，此时需要通过分类学习，把它分成计算机能够识别的那一类（猫或狗）。如上图所示
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2023-07-31 21:09:33
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