VGAE 全称为 Variational Graph Auto-Encoders,翻译过来就是变分图自编码器,从名字中我们也可以看出 VGAE 是应用于图上的变分自编码器,是一种无监督学习框架。 看到这可能不知道大家都没有疑问,至少我会有以下几点疑问: 自编码器是利用编码与解码对数据进行压缩,加上变分后的 VGAE 是什么? 自编码器是通过隐藏...
实验结果表明,VGAE在Cora数据集上取得了优异的性能表现。 结论 VGAE作为一种创新的图结构数据无监督学习框架,以其独特的变分自编码思想和高效的图重构能力在图数据处理领域展现出巨大的潜力。通过深入理解VGAE的原理和核心技术,我们可以更好地利用这一工具来处理和分析复杂的图数据,为相关领域的研究和应用提供有力支...
VGAE同样包含两部分:编码器和解码器,又被称为推理模型和生成模型。 2.1 编码器 编码器又被称为Inference model,即推理模型。在GAE中,可训练的参数只有W^0和W^1,训练结束后只要输入邻接矩阵A和节点特征矩阵X,就能得到节点的向量表示Z。 与GAE不同,在变分图自编码器VGAE中,节点向量Z不是由一个确定的GCN得到,...
图1 详细阐述了研究者提出的 VGAE-MCTS 模型的工作流程。此模型分为三个阶段: (i) 将分子数据转换为特征图,以此准备输入数据; (ii) 利用变分图自编码器(VGAE)来训练数据集中分子的分布; (iii) 结合 MCTS(蒙特卡罗树搜索)技术,根据 VGAE 解码器学习到的特征图逐步构建分子,包括连接原子和键的过程。 图表二...
图变分自编码器(VGAE) 基本原理 图变分自编码器(VGAE)是VAE在图结构数据上的拓展。它结合了图自编码器(Graph Auto-Encoder, GAE)和VAE的思想,能够有效地学习图结构数据的节点嵌入。 模型架构 VGAE的模型架构与VAE类似,但编码器和解码器的实现方式有所不同。 编码器:使用图卷积网络(GCN)将节点特征编码为潜在...
VGAE(自编码器) 技术标签: 自然语言处理 神经网络1.GAE(图自编码器) 其中,graph由A、X两个矩阵代表图信息,最重要的GCN公式可解释为: Z为中间编码器生成的隐层即最终生产的embedding。其中GCN具体实现为如下的两层的GCN: 其中,为图邻接矩阵A的拉普拉斯矩阵。表现了图中信息扩散的趋势方向。即把自己邻居的信息...
简单理解Autoencoder(AE)、Variational AutoEncoder(VAE)、Graph Autoencoder(GAE)和VGAE,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
变分图自编码器(VGAE ),整体框架如下: 框架组成部分: 一个GCN Encoder 一个简单的内积 Decoder 2.1 Encoder Inference model:一个两层的 GCN 推理模型 Step1:获得均值μμ和方差的对数logσlogσ μ=GCNμ(X,A)μ=GCNμ(X,A) logσ=GCNσ(X,A)logσ=GCNσ(X,A) ...
变分图自编码器(VGAE) 如果你理解了变分比编码器和图自编码器,那么变分图自编码器你也就能理解了。第一个改动就是在VAE的基础上把encoder过程换成了GCN的卷积过程,另一个改动就是把decoder过程换成了图decoder过程。 我在示例代码中,将这四种方法应用到下游任务中:聚类,分类,可视化。数据集...
VGAE架构 vega架构与gcn的区别 Caffe 框架环境搭建 === Ubuntu14.04 + GPU + CUDA + cuDNN + OpenCV CUDA (compute Unified Device Architecture, 统一计算架构)是由NVIDIA所推出的一种集成技术。 显卡的的类别 1) NVIDIA 2) AMD CPU 和 GPU 区别: CPU (Central...