消息(嵌入)通过多个GNN层在图中的节点之间传递。每个节点聚合来自其邻居的消息以更新其表示。这个过程跨层重复，允许节点获得编码有关图的更丰富信息的表示。gnn的一主要变体有GraphSAGE[2]、Graph Convolution Network[3]等。图注意力网络(GAT)[1]是一类特殊的gnn，主要的改进是消息传递的方式。他们引入了一种可学...
class GraphAttentionLayer(nn.Module): def __init__(self, in_features: int, out_features: int,n_heads: int, concat: bool = False, dropout: float = 0.4,leaky_relu_slope: float = 0.2):super(GraphAttentionLayer, self).__init__() self....
gnn的一主要变体有GraphSAGE[2]、Graph Convolution Network [3]等。 [2]、Graph Convolution Network[3]等。 图注意力网络(GAT)[1]是一类经典的GNN,很适合用于上手GNN模型。它主要的改进是消息传递的方式。他们引入了一种可学习的注意力机制,通过在每个源节点和目标节点之间分配权重,使节点能够在聚合来自本地邻居...
图卷积网络(GCNs, Graph Convolutional Networks)类似于传统的 CNNs。它通过检查相邻节点来学习特征。GNNs 聚合节点向量,将结果传递给稠密层,并使用激活函数应用非线性。简而言之,它包括图卷积、线性层和非学习激活函数。有两种主要类型的 GCNs:空间卷积网络和频谱卷积网络。 图自编码器网络(Graph Auto-Encoder Networks...
消息(嵌入)通过多个GNN层在图中的节点之间传递。每个节点聚合来自其邻居的消息以更新其表示。这个过程跨层重复,允许节点获得编码有关图的更丰富信息的表示。gnn的一主要变体有GraphSAGE[2]、Graph Convolution Network[3]等。 图注意力网络(GAT)[1]是一类特殊的gnn,主要的改进是消息传递的方式。他们引入了一种可学...
gc2 = GraphConvolution(nhid, nclass) self.dropout = dropout def forward(self, x, adj): x = torch.nn.functional.relu(self.gc1(x, adj)) x = torch.nn.functional.dropout(x, self.dropout, training=self.training) x = self.gc2(x, adj) return torch.nn.functional.log_softmax(x, dim=1...
Graph Convolutional Network GCN的目标是在图 上学习上一种映射函数 ,该函数以特征描述 和相应的节点间的相关矩阵 作为输入(其中 表示节点个数和 表示节点特征的维数),并将节点特征更新为 。 每个GCN的 可以将描述为: 进一步表示为: 其中, 属于需要学习的参数矩阵, ...
print("Graph Convolutional Network (GCN):") GCN(dataset.num_node_features, dataset.num_classes) 如果查看了 PyTorch Geometric 文档中的实现,甚至是 Thomas Kipf 在该框架中的实现,就会发现有一些不一致的地方(例如有两个 dropout 层)。实际上这是因为这两个都不完全与 TensorFlow 中的原始实现相同,所以我们...
图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)是一种能对图数据进行深度学习的方法。图卷积中的“图”是指数学(图论)中用顶点和边建立的有相关联系的拓扑图,而积指的是“离散卷积”,其本质就是一种加权求和,加权系数就是卷积核的权重系数。 图结构数据是具有无限维的一种不规则数据,每一个顶点周围的结构可能都是...
print("Graph Convolutional Network (GCN):") GCN(dataset.num_node_features, dataset.num_classes) 如果查看了 PyTorch Geometric 文档中的实现,甚至是 Thomas Kipf 在该框架中的实现,就会发现有一些不一致的地方(例如有两个 dropout 层)。 实际上这是因为这两个都不完全与 TensorFlow 中的原始实现相同,所以我...