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 [citeseer,...
论文链接:http://shichuan.org/doc/86.pdf 代码与数据:https://github.com/zhumeiqiBUPT/AM-GCN 图卷积网络(GCNs)在处理图和网络数据的各种分析任务中得到了广泛的应用。然而,最近的一些研究也陆续针对GCNs的机制提出了一些质疑:GCNs能否在一个具有丰富信息的复杂图中最优地对节点特征和拓扑结构进行融合?本文首先...
本文是《深入浅出图神经网络——GNN原理解析》第5.6节的代码调试笔记,使用GCN实现对节点的分类 代码地址: https://github.com/FighterLYL/GraphNeuralNetwork/tree/master/chapter5 前言 … 蜗牛突击 .NET的乾坤大挪移秘技--动态代码生成技术探索(一)初窥门径 .NET 反射(Reflectoin)是一个非常强大的功能。 可以通过...