在最近的一次社区冲刺中,PyG 社区已经实施了一个核心可解释性框架(https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/modules/explain.html#id4)以及各种评估方法、基准数据集和可视化,这使得在 PyG 中开始使用图机器学习解释变得非常容易。此外,如果您只想开箱即用地使用通用图形解释器(如 GNNExplainer [4] 或 P...
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卷1从基础知识开始,介绍深度学习与图神经网络相关的一系列技术与实现方法,主要内容包括PyTorch的使用、神经网络的原理、神经网络的基础模型、 图神经网络的基础模型。书中侧重讲述与深度学习基础相关的网络模型和算法思想,以及图神经网络的原理,且针对这些知识点给出在PyTorch框架上的实现 ...
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突出了图机器学习中解释的复杂性。左侧显示了用于在节点 v 处进行预测的 GNN 计算图。计算图中的一些边是重要的神经按摩传递路径(绿色),而其他边则不是(橙色)。然而,GNN 需要聚合重要和不重要的特征来进行预测,而解释方法的目标是识别一小组对预测至关重要的重要特征和路径。
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