对于PyG, Baseline#1 使用了 nn.RGCNConv 而 Baseline#2 使用了 nn.FastRGCNConv. 所有实验都使用一块NVIDIA T4 GPU。
我们可以根据节点类型,节点ID取得对应元素的 Embeding。 这种实现方法是不是解决了 前文 GraphSage与DGL实现同构图 Link 预测,通俗易懂好文强推 和基于GCN和DGL实现的图上 node 分类, 值得一看!!! 所提到的 动态更新的Embeding 的问题呢。 最后就是 EntityClassify类 了,我们可以看到 这个就是最终的 模型RGCN结...
可以看到,我们的测试集是0和11这这两个样本,0号样本是黑样本的概率为0.8335,,11号样本为白样本的概率为0.6135。如下图带颜色的两个样本,可以看看到,wcxsryntzr的小店作为孤立节点,特征和黑样本相似,也是预测概率蛮高的,所以图神经网络,对于孤立节点也是有很好的学习能力,不一定是一定都要构成图。 今天就写到这里...
在深度图学习(Deep Graph Learning, DGL)中,图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)是一种强大的工具,用于处理图结构数据。GCN的核心思想...
我们可以根据节点类型,节点ID取得对应元素的 Embeding 。 这种实现方法是不是解决了 前文 GraphSage与DGL实现同构图 Link 预测,通俗易懂好文强推 和 基于GCN和DGL实现的图上 node 分类, 值得一看!!! 所提到的 动态更新的Embeding 的问题呢。 最后就是 EntityClassify类 了,我们可以看到 这个就是最终的 模型...
这里涌现出了很多方法,例如GNN、DeepWalk、node2vec等等,GCN只是其中一种,这里只讲GCN,其他的后面有空再讨论。 GCN,图卷积神经网络,实际上跟CNN的作用一样,就是一个特征提取器,只不过它的对象是图数据。GCN精妙地设计了一种从图数据中提取特征的方法,从而让我们可以使用这些特征去对图数据进行节点分类(node ...
我们首先在主流的数据集上测试了GCN和GAT模型的性能,所有的实验使用了模型论文中的参数设定。实验在AWS p3.2xlarge instance上进行,该机器配备有NVIDIA V100 GPU (16GB 显存)。从表中可见,即将发布的DGL v0.3在性能上有显著提升,尤其在GAT模型上,训练速度提升了19倍,而这都是因为使用了消息融合技术。在小图上(...
我们首先在主流的数据集上测试了GCN和GAT模型的性能,所有的实验使用了模型论文中的参数设定。实验在AWS p3.2xlarge instance上进行,该机器配备有NVIDIA V100 GPU (16GB 显存)。 从表中可见,即将发布的DGL v0.3在性能上有显著提升,尤其在GAT模型上,训练速度提升了19倍,而这都是因为使用了消息融合技术。在小图上...
对于 节点分类 任务,最后在异构图卷积层结束的时候,可以直接接激活函数,然后分别对每种类型的节点计算出一个Logit, 和有监督的某种类型的 label 计算损失进行回传即可。感兴趣的同学,可以看 DGL实现的RGCB节点分类任务的源码验证明晰 以上所说的逻辑。 这里需要特别强调注意 的是: 在异构图RGCN采样的时候,采样了...
从GraphSage与DGL实现同构图 Link 预测,通俗易懂好文强推 中,我们也了解到 图上链接预测属于 无监督机器学习,这和上一篇文章介绍的异构图上节点分类回归预测任务的不同非常相似,不同仅仅是在我们需要对链接预测进行 负边的采样。注意这里是 边采样, 而上文用的是节点采样,接口是不一样的,同时这两个任务的 损失...