的weight差异可能很大,比如节点0和其他节点的edge的weights范围在0～1之间,而节点1和其他节点的 weights范围在100～1000之间,对于金融中通过user之间的交易关系来构建的图尤其如此,交易的金额作为 weights则不同用户之间的交易金额(即edge)权重差异可能非常大。这对于nn的训练来说问题比较大,比如 GCN处理有权图问题,不...
V可以表示为node identity或者number of neighbors，E可以表示为edge identity或者edge weight，U可以表示为...
if edge_weight is not None: assert edge_weight.shape[0] == graph.number_of_edges() graph.edata['_edge_weight'] = edge_weight aggregate_fn = fn.u_mul_e('h', '_edge_weight', 'm') 1. 2. 3. 4. 5. import dgl message_func = dgl.function.copy_src(‘h’, ‘m’) 1. 2....
return X, edge_index def create_mock_edge_weight(edge_index): """ Creating a mock edge weight tensor. """ return torch.FloatTensor(np.random.uniform(0, 1, (edge_index.shape[1]))) def create_mock_target(number_of_nodes, number_of_classes): """ Creating a mock target vector. """...
self.conv2=pyg_nn.GCNConv(2*out_channels,out_channels,cached=True)defforward(self,x,edge_...
可以发现,GCNConv中需要输入的是节点特征矩阵x和邻接关系edge_index,还有一个可选项edge_weight。因此我们首先: 代码语言:javascript 复制 x,edge_index=data.x,data.edge_index x=self.conv1(x,edge_index)x=F.relu(x)x=F.dropout(x,training=self.training) ...
x = torch.matmul(x, self.weight) # N x emb(out) = N x emb(in) @ emb(in) x emb(out) 2. Add self-loops to the adjacency matrix (A' = A + I) edge_weight = torch.ones((edge_index.size(1),), dtype=x.dtype, device=edge_index.device) # [E+N] ...
我们提供:类:“~ dgl.nn.pytorch.EdgeWeightNorm`按照GCN论文对标量边权重进行归一化。 1.3 代码 参数设置(输入维度,输出维度,正则化方式,权重,偏重,激活方式,是否允许图中存在孤立的点) 说明: (1)在dgl中设置了四种正则化方式:right:将聚合的消息按每个节点的入度进行划分,相当于对接收到的消息进行平均;none:...
我看了您在其他issue里面的回答,计算edge weight采用了tf-idf,相比于idf效果更好一些。我看您代码里面有cosine来测量,最终没有采用。所以请教下: 您总共试了几种weight,性能差距如何,哪个更好一些? 您计算cosine的时候,计算公式是1-cosine(a,b),按照直觉,cosine距离越小,a,b的embedding应该越接近?跟着这个疑惑看...
执行 learnable edge importance weighting 是很直观的。对于每一个邻接矩阵，我们给其配置一个可学习的 weight matrix M。效果 总结 ST-GCN是一种新的基于骨架的模型动作识别网络模型，建立了一组空间在骨架序列上的时间图卷积。在两个具有挑战性的大规模数据集，提出的ST-GCN优于之前最先进的骨架模型。此外，ST-...