本系列项目主攻:代码分享与讲解、创新思路解析、前沿模块缝合及二次创新实现方法。 项目:图神经网络主要提供关于: 构建图数据: 多种领域的数据如何迁移和转化为图数据(如文本、图像、非图结构数据集-变量表格等) 针对于图结构数据,如何多样化构图丰富表达 图神经网络架构的改进: 消息传递机制的改进 不同图神经网络...
解读AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional 摘要 当下提出的新问题:GCNs能否可以在信息丰富的复杂图中优化集成节点的特征喝拓扑结构。提出实验研究。(whether GCNs can optimally integrate node features and topological structures in a complex gra... ...
AM-GCN Source code for KDD2020 "AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional Networks" Environment Settings python == 3.7 Pytorch == 1.1.0 Numpy == 1.16.2 SciPy == 1.3.1 Networkx == 2.4 scikit-learn == 0.21.3 Usage python main.py -d dataset -l labelrate dataset: including [...