Introduction to Graph Neural Network翻译-第四章Vanilla Graph Neural Networks 4. Vanilla Graph Neural Networks 在本节中,我们将描述Scarselli等人提出的Vanilla GNN[2009]。 我们还列出了Vanilla GNN在表示能力和训练效率方面的局限性。 在本章之后,我们将讨论Vanilla GNN模型的几种变体。 4.1 介绍 GNN的概念最早...
Graph neural networks are a versatile machine learning architecture that received a lot of attention recently due to its wide range of applications. In this technical report, we present an implementation of graph convolution and graph pooling layers for TensorFlow-Keras models, which allows a seamless...
定义tensorflow的palceholder用于数据输入。 def convergence(a, state, old_state, k): with tf.variable_scope('Convergence'): # assign current state to old state old_state = state # 获取子结点上一个时刻的状态 # grub states of neighboring node gat = tf.gather(old_state, tf.cast(a[:, 0]...
Spektral is a Python library for graph deep learning, based on the Keras API and TensorFlow 2. The main goal of this project is to provide a simple but flexible framework for creating graph neural networks (GNNs). You can use Spektral for classifying the users of a social network, predictin...
TensorFlow GNN is a library to buildGraph Neural Networkson the TensorFlow platform. It provides... atfgnn.GraphTensortype to represent graphs with aheterogeneous schema, that is, multiple types of nodes and edges; tools fordata preparation, notably agraph samplerto convert a huge database into...
GRAPH ATTENTION NETWORKS 文章来源:ICLR2018 下载地址:GRAPH ATTENTION NETWORKS 论文源码 Tensorflow:github.com/PetarV-/GAT Pytorch:github.com/Diego999/pyG 论文摘要 本文提出了图注意网络(GATs),它对图结构数据进行操作,并且使用了masked self-attentional layer。网络中的图注意力层的计算效率非常高(不需要矩阵计...
Deep Graph Library (DGL) 是一个专为图神经网络 (Graph Neural Networks, GNNs) 设计的开源框架,由纽约大学和亚马逊 AWS 联合开发。DGL 旨在简化图结构数据的深度学习任务,支持 PyTorch、TensorFlow 和 Apache MXNet 作为计算后端,适用于学术研究、工业应用和大规模图数据处理。
同样,如果你更熟悉 TensorFlow 和 Keras,Spektral可能会更有价值。如果你想使用新兴的 JAX 生态系统进行开发,那么Jraph可能非常适合你的 GNN 项目。 当然,如果你的团队更喜欢 Julia 而不是 Python,你可能更希望着眼于GeometricFlux.jl或GraphNeuralNetworks.jl,它们都基于 Flux.jl 机器学习生态系统。
在理论分析的基础上,我们提出了一个新的基线框架gfNN(graph filter neural network)来实证分析顶点分类问题。gfNN包括两个步骤:1。用图过滤矩阵相乘的方法过滤特征。利用机器学习模型学习顶点标签。我们使用下图中的一个简单实现模型来演示我们的框架的有效性。
论文:网页链接;TensorFlow代码:网页链接;PyTorch代码:网页链接; ICCV 2019 Oral,继Google的ClusterGCN工业风之后,成功将GCN从可训练3/4层拓展到56层,训练超级深层的图卷积神经网络。作者在 CNN 结构的启发下成功将 GCN 的可训练深度从 3/4 层拓展到了 56 层,大幅度提高了图卷积网络的性能,并开源了源代码。