1.1 图卷积神经网络(GCN) 1.2 图注意力网络(GAT) 1.3 稀疏图卷积网络(SGCN) 1.4 GIN 图同构网络 2 轴承故障数据的预处理 2.1 导入数据 2.2 数据预处理,制作数据集 3 基于Pytorch的GCN轴承故障诊断 3.1 定义GCN分类网络模型 3.2 设置参数,训练模型 3.3 模型评估 4 代码、数据整理如下: 往期精彩内容: Python...
num_classes): super(GCN, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(num_node_features, 16) self.conv2 = GCNConv(16, num_classes) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.conv1(x, edge_index) x = F.relu(x) x = self.conv2(x, edge_index...
首先,GAT通过注意力机制提高了模型对图中不同类型关系的适应性和灵活性,从而能够捕获更加复杂的节点间相互作用。其次,GAT不需要像传统GCN那样依赖于图的固定结构,使其在处理动态图或图结构未知的场景中更加有效。此外,GAT展示了在多种图处理任务上的出色性能,包括节点分类、链路预测和图分类,证明了其相对于其他GNN变...
本次项目讲解了图神经网络的原理并对GCN、GAT实现方式进行讲解,最后基于PGL实现了两个算法在数据集Cora、Pubmed、Citeseer的表现,在引文网络基准测试中达到了与论文同等水平的指标。 - 飞桨AI Studio
它在深度学习模型中是广泛存在的。过平滑则是指在图神经网络消息传递过程中,所有节点的输入特征会收敛到一个和输入无关的子空间的过程。这一过程会导致输入 GCN 的特征失效并造成梯度消失。过平滑是 GCN 模型特有的问题,它造成了深层图神经网络的训练困难。
GAT 和 GCN 为两个比较主流的图神经网络。我们通常不会去考虑太多 GCN 的数学基础,而是在实际中拿来用。GNN 也存在随着层数变深,信息损失严重的问题。最新的学习模型通常都会为了适应数据而做些略微的修改,比如 Deep Graph InfoMatrix, Graph Transformer, GraphBert等等。最后推荐使用 DeepGraphLibrary,一个图神经...
ginnode-classificationgraphsagemlflowgatpytorch-geometricgnndeep-graph-library UpdatedSep 13, 2024 Python Star111 B站GNN教程资料 pytorchnetworkxattention-mechanismlink-predictiongcngraphsagegatpytorch-geometricgnnheterogeneous-graph-neural-networkgatv2cluster-gcn ...
早期的模型试图通过迭代传播邻居信息来学习节点的表示,直到所有节点都达到收敛。这个过程是计算密集型的,所以最近有一些出版物试图降低这个过程的成本。大量的方法将计算机视觉领域中卷积网络的特性应用于图形数据。它们被称为图卷积网络(GCN)。 图形卷积网络:
本文为系列教程《GNN-algorithms》中的内容,该系列教程不仅会深入介绍GNN的理论基础,还结合了TensorFlow GNN框架tf_geometric对各种GNN模型(GCN、GAT、GIN、SAGPool等)的实现进行了详细地介绍。本系列教程作者王有泽(https://github.com/wangyouze)也是tf_geometric框架的贡献者之一。
图神经网络综述:从Deepwalk到GraphSAGE,GCN,GAT 导读 本文是笔者初学Graph neural network时写下的综述,从graph embedding开始讲起,回顾了GE和GNN的历史和经典论文,并利用热传播模型分析了GNN的数学渊源。 1.graph embedding(GE)1.1.图中学习的分类 1.2.相似度度量方法2.Graph neural network2.1.Graph convolutional ...