图变分自编码器实现 损失函数 OPPO TOPO LAB style mu 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...
在深度学习框架PyTorch中实现了VGAE和Transformer联合网络,表1为通过经验值调整过后设置的算法超参数,表2为训练过程中机器人与行人的仿真实验参数。 表1 算法相关超参数 Table 1. Algorithm related hyper parameters 参数 数值 学习率 0.001 折现因子 0.9 经验池大小 10000 批量学习样本数 100 训练步数 20000 ...
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...
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...
GuideIntroModelDatasetInstallCiteReferenceIntro目前主要实现基于【data/yeast/yeast.edgelist】下的蛋白质数据进行link prediction。Model模型模型主要使用图神经网络,如gae、vgae等1.GCNModelVAE(src/vgae):图卷积自编码和变分图卷积自编码(config中可配置使用自编码或变分自编码),利 带权图神经网络 pytorch python ...