Caffe 框架环境搭建============Ubuntu14.04 + GPU + CUDA + cuDNN + OpenCVCUDA (compute Unified Device Architecture, 统一计算架构)是由NVIDIA所推出的一种集成技术。显卡的的类别 1） NVIDIA 2） AMD CPU 和 GPU 区别：CPU (Central Processing Uni
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2023-11-27 11:16:49
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今天学习的是 Thomas N. Kipf 的 2016 年的工作《Variational Graph Auto-Encoders》，目前引用量为 260 多。VGAE 属于图自编码器，是图神经网络细分类别的一大类。Kipf 同学也非常厉害，其影响力最大的一篇论文莫过于 2017 年提出的 GCN 模型。VGAE 全称为 Variational Graph Auto-Encoders，翻译过来就是
原创
2021-02-04 20:32:30
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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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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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[学习笔记(1)]深入浅出了解GCN原理(公式+代码)[学习笔记(2)]深入浅出了解GNN的几种变体[学习笔记(3)]几种GNN模型的应用与改进 目录前言关系图R-GCN（Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks Michael）：思考VGAE（Variational graph auto-encoders）思考异构图Va
目录1 Variational Graph Auto-Encoders（VGAE，GAE）1.1 编码器1.2 解码器1.3 实验结果2 Adversarially Regularized Graph Autoencoder for Graph Embedding （ARGA，ARVGA）2.2 问题定义2.2 整体框架2.2.1 自编码模型2.2.2 对抗模型2.3 实验结果3 Attribut
Kipf 与 Welling 16 年发表的「Variational Graph Auto-Encoders」提出了基于图的（变分）自编码器 Variational Graph Auto-Encoder（VGAE），自此开始，图自编码器凭借其简洁的 encoder-decoder 结构和高效的 encode 能力，在很多领域都派上了用场。本文将先详尽分析最早提出图自编码器的「Variat
本文介绍了自编码器（AE），变分自编码器（VAE）图自编码器（GAE）和变分图自编码器（VGAE）的基本原理，以及说明了如何使用这四种方法应用到下游任务：分类，聚类，可视化等。
自编码器是无监督学习领域中一个非常重要的工具。最近由于图神经网络的兴起，图自编码器得到了广泛的关注。笔者最近在做相关的工作，对科研工作中经常遇到的：图自编码器（GAE）和
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2024-01-10 14:02:36
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