GCNConv继承MessagePassing,也继承了propagate()方法。层的所有逻辑都发生在其forward()方法中。在这里,首先使用torch_geometric.utils.add_self_loops()(步骤1)将自循环添加到边索引中。然后通过调用torch.nn.Linear(步骤2)线性变换节点特征。 归一化系数通过除以节点的度deg(i)实现,对于每个节点i,对其相连接的边 ...
GCN模型由多个层组成,每一层都包括一个图卷积层和一个激活函数(如ReLU)。 importtorch.nnasnnclassGCN(nn.Module):def__init__(self,input_dim,hidden_dim,output_dim):super(GCN,self).__init__()self.gc1=GraphConvolution(input_dim,hidden_dim)self.relu=nn.ReLU()self.gc2=GraphConvolution(hidden_di...
下面是使用PyTorch实现GCN模型的代码示例: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.nn.parameterimportParameterclassGraphConvolution(nn.Module):def__init__(self,input_dim,output_dim):super(GraphConvolution,self).__init__()self.input_dim=input_dim self.output_dim=output_dim se...
Linear GNN模型使用的是论文《The Graph Neural Network Model》中提到的Linear GNN模型,原论文将该模型使用在子图匹配问题上(本质上也是节点分类问题),该实现将模型应用在Cora的数据集上。 模型的观点大致如下: 每个节点持有两个向量\mathbf{x}_i和\mathbf{h}^t_i,前者表示节点的特征向量,后者表示节点的状态向量...
PyTorch Geometric (简称PYG)中设计了一种新的表示图数据的存储结构,也是 PyTorch Geometric中实现的各种方法的基本数据形式。GCN在PyTorch Geometric中有已经封装好的模型(当然大家也可以自己用python代码根据GCN的实现原理自己搭建模型,那么可以不使用PYG自带模型),因此可以直接导包再根据自己的数据集或者PyTorch Geometric...
GCN及其变体已经成功应用在自然语言处理、计算机视觉以及推荐系统中,刷新了各项任务的性能记录,GCN被认为是近几年最具价值的研究方向。本文浅谈GCN的原理,并基于自己的理解,参考了网上相关代码,实现了两层GCN,算是对GCN的一种入门吧。 节点分类问题传统做法
三、图卷积网络GCN实现分步及完整代码 dataset.py(数据集处理及保存):结构设计是按照《基于Pytorch的PyTorch Geometric(PYG)库构造个人数据集》文章设计的,主要是 processed() 函数处理原始 aidbBag.mat 数据集,重构成 torch_geometric.data 数据类型Data,思路是循环读取每一个超图(图包),然后再循环将每张超图(图包...
从本节开始,我将带大家完成一个深度学习项目:用图卷积神经网络(GCN),实现一个「火车票文字信息提取」的项目,由于火车票上每个节点文字不是等长的,所以还需要添加一个前置的 LSTM 来提取句子特征。 课前说明 1、这是一个收费课程,如果是在公开平台上可能只是试看,完整版可以到腾讯课堂,或者网易云课堂上订阅。
GNN 把深度学习应用到图结构 (Graph) 中，其中的图卷积网络 GCN 可以在 Graph 上进行卷积操作，但是 GCN 存在一些缺陷。因此，Bengio 团队在三年前提出了图注意力网络(GAT，Graph Attention Network)，旨在解决 GCN 存在的问题。GAT 是空间（卷积）GNN 的代表。由于 CNNs 在计算机视觉领域取得了巨大的成功，研究...
简介 图卷积网络GCN的Pytorch实现 源码::https://github.com/tkipf/gcn 暂无标签 Python MIT 保存更改 发行版 暂无发行版 贡献者(7) 全部 近期动态