GitHub is where people build software. More than 100 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
首先输入就是两个顶点的编号,然后分别拿到各自对应的embedding向量,最后输出内积的结果。真实label定义为1或者-1,通过模型输出的内积和line_loss就可以优化使用了负采样技巧的目标函数了~ def line_loss(y_true, y_pred): return -K.mean(K.log(K.sigmoid(y_true*y_pred)))def create_model(numNodes, embeddi...
machine-learningdeep-neural-networksresearchdeep-learningpagerankpytorchdeepwalkattentionnetwork-embeddinggcniclrnode2vecgraph-embeddinggraph-classificationnode-embeddinggraph-attentiongraph-convolutional-neural-networksgraph-neural-networkppnpappnp UpdatedNov 6, 2022 ...
然后自己去写了一个 random walk 来进行采样，得到 Embedding 的工具还是 word2vec，用它来去完成，wor...
https://github.com/LirongWu/awesome-graph-self-supervised-learning 近些年来,图上的深度学习在各种任务上取得了显著的成功,而这种成功在很大程度上依赖于海量的、精心标注的数据。然而,精确的标注通常非常昂贵和耗时。为了解决这个问题,自监督学习(Self-supervised Learning,SSL)正在成为一种全新的范式,通过精心设计的...
We used a modified version of the algorithm to handle weighted graphs from (https://github.com/dongguosheng/deepwalk). The HOPE method derives the graph embedding matrix U, which minimizes the following objective function: $$\left\| {S - u_su_t^T} \right\|_F^2$$ where S is a ...
源码可参考我的GitHub仓库:https://github.com/wenqiglantz/llamaindex_nebulagraph_phillies,当中包括了项目完整的 JupyterNote。 实现第 1 步:安装和配置 除了LlamaIndex,我们还要安装一些库: ipython-ngql:一个Python包,帮你更好地从 Jupyter Notebook 或 iPython 连接到 NebulaGraph; ...
源码可参考我的 GitHub 仓库:https://github.com/wenqiglantz/llamaindex_nebulagraph_phillies,当中包括了项目完整的 JupyterNote。 实现第 1 步:安装和配置 除了LlamaIndex,我们还要安装一些库: ipython-ngql:一个 Python 包,帮你更好地从 Jupyter Notebook 或 iPython 连接到 NebulaGraph; ...
In other graph embedding methods, a properly constructed affinity matrix is important. A typical option of affinity matrix is a set of nearest neighbors for a given data point, with a predefined kernel function to calculate their similarity. For example, for a Gaussian kernel, the elements of ...
输入一个分子图,通过 GROVER encoder 我们可以得到原子和边的 embeddings,随机选择原子 (它的 embedding 为 )。我们不是预测原子 的类别,而是希望 能够编码 node 周围的一些上下文信息(contextual information),实现这一目的的方式是将 输入到一个非常简单的 model(一层全连接),然后使用它的输出去预测节点 的上下文属...