paper: Variational Graph Auto-Encoders 去年很长一段时间都在图自编码器的框架下做链路预测的实验,但是公开很少有介绍基于pytroch的图自编码器框架。 图自编码器 图自编码器 图自编码器分为编码器和解码器,编码器为两层的GCN,目的是将邻接矩阵与特征矩阵映射成节点的embedding;解码器为点积操作,将节点embedding之...
Breadcrumbs VGAE-PyTorch / train.pyTop File metadata and controls Code Blame 83 lines (61 loc) · 2.69 KB Raw import torch import numpy as np import torch.nn.functional as F from src import VGAE from src import PrepareGraph from src import parameter_parser from sklearn.metrics import acc...
显然,在链路预测任务中,两个节点之间的边要么存在,要么不存在,符合二项分布特征,所以论文中的损失函数L的第一项E_{q(Z|X, A))}[logp(A│Z)]可以转换为对邻接矩阵上每个元素进行二分类的损失函数H(X),其对应于pytorch中的torch.nn.functional.binary_cross_entropy函数。 综上,在链路预测中,损失函数 ...
Pytorch python 3.x networkx scikit-learn scipy How to run Specify your arguments inargs.py: you can change dataset and other arguments there runpython train.py Notes The dataset is the same as what Kipf provided in his original implementation. Thus I used his preprocessing code as-is(maybe ...
Pytorch: detach 和 retain_graph,和 GAN的原理解析 转载知乎文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/43843694 写的特别好,看的很明白.谢谢作者 本人观察 Pytorch 下的生成对抗网络(GAN)的实现代码,发现不同人的实现细节略有不同,其中用到了 detach 和 retain_graph,本文通过两个 gan 的代码,介绍它们的作用,并分析...
グラフ構造を深層学習する PyG (PyTorch Geometric) を Google Colaboratory 上で使ってみました。今回は、Graph Autoencoders (GAE) と…
假设已具有自编码器AE和变分自编码器VAE的基础知识,可以参考另一篇文章自编码器变形和变分自编码器理论介绍及其 PyTorch 实现,下面介绍如何将自编码器引入图结构中。 输入为邻接矩阵A和节点特征矩阵X, 通过编码器(GCN)可以得到节点向量的低维表示高斯分布(μ,σ2),然后通过解码器生成图结构(链路预测)。模型架构如...
from dgl.nn.pytorch import GraphConv import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from train import device class VGAEModel(nn.Module): def __init__(self, in_dim, hidden1_dim, hidden2_dim): super(VGAEModel, self).__init__() self.in_dim = in_dim self....
The VGAE model and GraphSAGE model are implemented by pytorch framework. 6.2. Evaluation Indicators In this paper, accuracy and F1 score are selected to evaluate the effect of the distribution network fault location model. Accuracy is the most direct evaluation index in the evaluation of multi-...
This repository implements variational graph auto encoder by Thomas Kipf. - GitHub - DaehanKim/vgae_pytorch: This repository implements variational graph auto encoder by Thomas Kipf.