一、引言随着深度学习的发展,图神经网络(Graph Neural Network,简称GNN)已经成为处理图结构数据的强大工具。PyTorch和PyG是两个广泛使用的深度学习框架,可以方便地实现GNN模型。本文将介绍如何使用PyTorch和PyG实现图神经网络的经典模型,包括Graph Convolutional Network(GCN)、Graph Attention Network(GAT)和GraphSAGE。二、G...
PGExplainer:来自“Parameterized Explainer for Graph Neural Network (https://arxiv.org/abs/2011.04573) ”论文的 PGExplainer 模型。 AttentionExplainer:使用基于注意力的 GNN(例如 GATConv、GATv2Conv 或 TransformerConv)产生的注意力系数作为边解释的解释器 CaptumExplainer:基于 Captum (https://captum.ai/) 的...
PGExplainer:来自“Parameterized Explainer for Graph Neural Network (https://arxiv.org/abs/2011.04573) ”论文的 PGExplainer 模型。 AttentionExplainer:使用基于注意力的 GNN(例如 GATConv、GATv2Conv 或 TransformerConv)产生的注意力系数作为边解释的解释器 CaptumExplainer:基于 Captum (https://captum.ai/) 的...
Module): """Simple PyTorch Implementation of the Graph Attention Layer.""" def __init__(self): super(GATLayer, self).__init__() def forward(self, input, adj): print("") 线性变换 (Linear Transformation) 对于单个节点的节点特征我们有: \bar{h'}_i = \textbf{W} ⋅ \bar{h_i} ...
Graph Attention Network, ICLR2018 GAT(Graph Attention Network)(简写GAN已经被生成对抗网络占了...) Geometric deep learning on graphs and manifolds using mixture model CNNs (2016) MoNet: A general framework for spatial methods 2019 IJCAI graph convolution networks using heat kernal for Semi-supervised...
RGATConvfrom Busbridgeet al.:Relational Graph Attention Networks(CoRR 2019) [Example] FiLMConvfrom Brockschmidt:GNN-FiLM: Graph Neural Networks with Feature-wise Linear Modulation(ICML 2020) [Example] SignedConvfrom Derret al.:Signed Graph Convolutional Network(ICDM 2018) [Example] ...
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graph pytorch networkx graph-visualization graph-convolutional-networks gcn cora pyg graph-attention-networks node-classification graph-neural-networks node-embedding gat pytorch-geometric gnn gatv2 Updated Apr 20, 2024 Jupyter Notebook MeysamAmirsardari / PoseModel Star 5 Code Issues Pull requests ...
构建图神经网络模型:选择一种GNN架构,例如GCN(Graph Convolutional Network)、GAT(Graph Attention Network)等。你可以使用深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)来实现。 获取节点特征和图结构:准备好节点特征矩阵和邻接矩阵,这些是GNN模型的输入。 通过GNN提取特征: ...
Heterogeneous Graph Attention Network (HAN HGAT) 根据专家经验设置多条matapath(路径):点、边、点、边、点… 针对不同的matapath,节点i针对路径拿到其所有邻居节点j。 1.点和点计算attention并求和。使用多头注意力机制。 2.所有关系要聚合时算一个attention,其中q,w,b共享。