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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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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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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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 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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# 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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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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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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近日，中国电子学会正式公布“2021中国电子学会科学技术奖”名单。浙江大学、达摩院、阿里云共同完成的“超大规模高性能图神经网络计算平台及其应用”荣获科技进步一等奖。据悉，该奖被认为是国内电子信息技术发展风向标。 图神经网络让人工智能更接近“人脑” 早在2020年，达摩院发布的《达摩院2020十大科技趋势》中就曾提到“人工智能已经在‘听、说、看’等感知智能领域已经达到或超越了人类水准，但
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2023-08-12 12:36:33
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图神经网络 (GNN) 是一系列神经网络，可以自然地对图结构数据进行操作。与孤立地考虑单个实体的模型相比，通过从底层图中提取和利用特征，GNN 可以对这些交互中的实体做出更明智的预测。 GNN 并不是唯一可用于对图结构化数据进行建模的工具：图内核和随机游走方法层级是一些最流行的工具。然而，今天，GNN 在很大程度上取代了这些技术，因为GNN具有更好地对底层系统进行建模的固有灵活性。图的计算挑战
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2023-06-30 20:02:31
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为什么需要GCN（图神经网络）？随着机器学习和深度学习的发展，简单的序列和网格数据等结构化数据处理取得很大突破，但是对于非结构化数据呢？图神经网络是什么样子？图神经网络相比于基本的网络结构的全连接层，多了一个邻接矩阵。1、Graph Convolution Networks(GCN)Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Ne
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2023-07-04 07:17:42
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。图神经网络（GNN）是机器学习中最热门的领域之一，在过去短短数月内就有多篇优秀的综述论文。但数据科学家 Matt Ranger 对 GNN 却并不感冒。他认为这方面的研究会取得进展，但其他研究方向或许更重要。博客链接：https://www.singlelunch.com/2020/12/28/why-im-lukewarm-on-graph-neural-networks/机器之心
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2023-11-24 17:00:35
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参考链接：https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002?tid=1002700003#/learn/content?type=detail&id=1003976116&sm=1搭建神经网络，总结搭建八股一、基本概念基于 Tensorflow 的 NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执 行计算图，优化线上的权重（参数），
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2023-08-14 10:54:25
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Graph Neural Networks:A Review of Methods and Applications前言模型GNNGNN的变体图类型传播方式训练方法通用框架应用主要问题浅结构（Shallow Structure）动态图（Dynamic Graphs）非结构化场景（Non-Structural Scenarios）可伸缩性（Scalability） author：Jie Zhou∗
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2023-07-03 20:50:00
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1、CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？如下：1、DNN：存在着一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而，样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。对了适应这种需求，就出现了另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。2、CNN：每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被称为前
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2023-10-30 23:10:54
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Graph Neural Networks and its applications摘要以图形形式构建的数据存在于生物化学、图像处理、推荐系统和社会网络分析等多个领域。利用预处理技术在图结构数据上训练机器学习模型有几种方法，但它们缺乏完全适应数据集和手头任务的灵活性。图神经网络允许创建一个端到端的机器学习模型，该模型同时被训练来学习图结构数据的表示并在其上拟合预测模型。图神经网络可以应用于从聚类或
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2023-08-28 13:34:46
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