src['norm'] return {'m': msg} Edge UDFs 需要传入一个 edge 参数,其中 edge 有三个属性:src、dst、data,分别对应源节点特征、目标节点特征和边特征。 我们的 Message 函数,是从源节点向目标节点传递,所以只考虑源节点的特征。 节点中的 'norm' 用于归一化,具体计算方式后面会说。 对于每个节点来说,...
src['norm'] return {'m': msg} Edge UDFs 需要传入一个 edge 参数,其中 edge 有三个属性:src、dst、data,分别对应源节点特征、目标节点特征和边特征。 我们的 Message 函数,是从源节点向目标节点传递,所以只考虑源节点的特征。 节点中的 'norm' 用于归一化,具体计算方式后面会说。 对于每个节点来说,可能...
norm = deg_inv_sqrt[row] * deg_inv_sqrt[col] # Step 4: Propagate the embeddings to the next layer return self.propagate(edge_index, size=(x.size(0), x.size(0)), x=x, norm=norm) def message(self, x_j, norm): # Normalize node features. return norm.view(-1, 1) * x_j ...
Edge UDFs 需要传入一个 edge 参数,其中 edge 有三个属性:src、dst、data,分别对应源节点特征、目标节点特征和边特征。 我们的 Message 函数,是从源节点向目标节点传递,所以只考虑源节点的特征。 节点中的 'norm' 用于归一化,具体计算方式后面会说。 对于每个节点来说,可能过会收到很多个源节点传过来的消息,所...
2)norm矩阵每一横行之和为1 3)每一横行非0元素的值相等,都等于(1/该行非0元素的个数)。如第二行都等于1/3 有什么作用 简单讲可以用来平均近邻的特征信息: 具体的,现在计算 out = dot(norm,wx) norm 的第二行有两个非0元素,对应于由结点2指出的弧共有2个,并分别指向结点2,结点3。
1.5 Batchnorm层(BN层) 1.6 Dropout层 1.7 空洞卷积(AtrousConvolution) 2. 深度学习经典网络模块 2.1 NiN块——cccp层(cascaded cross channel parametric pooling) 2.2 Inception块 2.3 shortcut块和bottleneck块 2.4 Dense块 这个系列确实不太好写,训练网络准备数据等等都需要花费不少时间,所以更新会比较慢...
import paddle.fluid.layers as L def gcn_layer(gw, feature, hidden_size, activation, name, norm=None): """ 描述:通过GCN层计算新的节点表示 输入:gw - GraphWrapper对象 feature - 节点表示 (num_nodes, feature_size) hidden_size - GCN层的隐藏层维度 int activation - 激活函数 str name - GCN...
norm_adj = d_hat.dot(adj).dot(d_hat) return norm_adj 这里,只采用图中140个有标签样本对GCN进行训练,每个epoch计算出这些节点特征,然后计算loss: loss_history = [] val_acc_history = [] for epoch in range(epochs): model.train() logits = model(features, adj) ...
xF=self.elu(self.convF_1(x))desc=self.convF_2(xF)dn=torch.norm(desc,p=2,dim=1)# Compute the norm.desc=desc.div(torch.unsqueeze(dn,1))# Divide by norm to normalize.# Detector xD xD=self.elu(self.convD_1(x))det=self.convD_2(xD).sigmoid()det=self.pixel_shuffle(det)return...
pow(norm, -0.5) norm = paddle.reshape(norm, [-1, 1]) return norm class GCNConv(nn.Layer): def __init__(self, input_size, output_size, activation=None, norm=True): super(GCNConv, self).__init__() self.input_size = input_size self.output_size = output_size self.linear = nn...