【图神经网络GNN/GCN实战教程】,从基础到实战,看完就能直接会用!-人工智能/神经网络/图神经网络/深度学习共计53条视频,包括:01 图神经网络应用领域分析、02 图基本模块定义、03 邻接矩阵的定义等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
图神经网络、多模态是未来火的趋势!图神经网络入门到精通:GCN、GAT、PyG、GTN一口气学爽GNN原理及论文! 人工智能-研究所 784 19 2025吃透最新版DeepSeek进阶玩法(Idea+Spring AI+RAG+Lora+Coze)入门到进阶实战教程!通俗易懂无废话,学完少走99%的弯路! ai大模型工程师 5075 30 强烈推荐!这绝对是2025年神经...
C)# 输 入特征Z = W(X)# 输出特征 : torch.Size([1, 8])#G图神经网络层N =6# Number of nodes in a graphX = torch.randn(N, C)# 输入特征A = torch.rand(N, N)# 邻接矩阵 (图中的边)Z = W(torch.mm(A, X))# 输出特征: torch...
3. 图神经网络构建及训练 importos.pathasospimporttorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.nnimportSAGEConvdata=dataset[0]classNet(torch.nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).__init__()self.conv=SAGEConv(dataset.num_features,dataset.num_classes,aggr="max")# max, mean, ad...
在之前的文章中介绍了图神经网络的常用库:torch_geometric库的安装教程。 本文介绍下图神经网络的另一个常用库DGL的安装教程。DGL官网:Welcome to Deep Graph Library Tutorials and Documentation — DGL 2.0.0 documentation 1.激活虚拟环境 激活需要安装DGl库的虚拟环境,(没有自己的虚拟环境的可以参考我的这篇文章...
与神经网络模块或层一样,我们可以将这些 GNN 层堆叠在一起构建一个简单的 GNNs。 GNN最后一层的输出如何在任务中进行预测呢,比如面对二分类的情况,可以很容易地扩展到多类或回归的情况。 向量信息储存在节点时,进行二元或N分类预测,并且图已经包含节点信息,那么方法很简单——对于每个节点更新,应用全连接层+softma...
这算是图神经网络最基础最基础的部分了。 一、如何构建图 DGL中创建的图的方法有: 1. 通过(u, v),u和v分别为起始节点和终止节点的列表,可以是numpy矩阵也可以是tensor 2. scipy中的稀疏矩阵,该稀疏矩阵储存这图的邻接矩阵 3. networkx图对象转化
图卷积神经网络(Graph Convolutional Network)作为最近几年兴起的一种基于图结构的广义神经网络结构,因为其独特的计算能力,而受到广泛学者的关注与研究。传统深度学习模型 LSTM 和 CNN 在欧几里得空间数据(语言,图像,视频等)上取得了不错的成绩,但是在对非欧几里得空间数据(eg:...
一、图神经网络的基本概念 图神经网络是一种专门用于处理图结构数据的机器学习模型。在传统的神经网络中,输入数据通常是向量或矩阵,而在图神经网络中,输入数据是一个图,它由节点和边组成。每个节点可以表示一个实体,如用户、物品或分子,而边可以表示节点之间的关系或连接。 图神经网络的目标是学习节点的表示,使得节...