https://yq.aliyun.com/articles/712465?type=2 讲了最基本的概念: 1.b.常见的欧几里得结构化数据 将数据转换到欧几里得空间中,所得到的数据称为欧几里得结构化数据.常见的欧几里得结构化数据主要包含:1D:声音,时间序列等:2D:图像等:3D:视频,高光谱图像等: 2.a.非欧几里得空间 科学研究中并不是所有的数据都能够被转换到欧几里得空间中(eg:社交网络.信息网络等),对于不能进行欧几里得结构化的数据,我们将其称为非欧几里得结构化数据. 2.b.非常…

目录 目录 1. 为什么会出现图卷积神经网络? 2. 图卷积网络的两种理解方式 2.1 vertex domain(spatial domain):顶点域(空间域) 2.2 spectral domain:频域方法(谱方法) 3. 什么是拉普拉斯矩阵? 3.1 常用的几种拉普拉斯矩阵 普通形式的拉普拉斯矩阵 对称归一化的拉普拉斯矩阵(Symmetric normalized Laplacian) 随机游走归一化拉普拉斯矩阵(Random walk normalized Laplacian) 泛化…

Paper Information Title:<How Powerful are Graph Neural Networks?>Authors:Keyulu Xu, Weihua Hu, J. Leskovec, S. JegelkaSources:2019, ICLRPaper:DownloadCode:DownloadOthers:2421 Citations, 45 References Abstract GNN 目前主流的做法是递归迭代聚合一阶邻域表征来更新节点表征,如 GCN 和…

3 Streaming Graph Neural Networks link:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3397271.3401092 Abstract 本文提出了一种新的动态图神经网络模型DGNN,它可以随着图的演化对动态信息进行建模.特别是,该框架可以通过捕获: 1.边的序列信息, 2.边之间的时间间隔, 3.信息传播耦合性 来不断更新节点信息. Conclusion 在本文中,提出了一种用于动态图的新图神经网络架构DGNN.该架构有两个组件构成:更新组件…

GNN 101 姚伟峰 http://www.cnblogs.com/Matrix_Yao/ GNN 101 Why Graph无处不在 Graph Intelligence helps It's the right time now! What 如何建模图 Different Types of Graph 如何表示图 如何计算图 不同的图数据集规模 不同的图任务 How Workflow 软件栈 SW Challenges Graph Sampler Scatter-Gather More F…

Internet,人们通常称为因特网,是当今世界上覆盖面最大和应用最广泛的网络.根据英语构词法,Internet是Inter + net,Inter-作为前缀在英语中表示“在一起,交互”,由此可知Internet的目的是让各个net交互.所以,Internet实质上是将世界上各个国家.各个网络运营商的多个网络相互连接构成的一个全球范围内的统一网,使各个网络之间能够相互到达.各个国家和运营商构建网络采用的底层技术和实现可能各不相同,但只要采用统一的上层协议(TCP/IP)就可以通过Internet…

通过爬虫 获取 官方文档库 如果想获取 相应的库 修改对应配置即可 代码如下 from urllib.parse import urljoin import requests from lxml import etree def get_data(page_num, key, file_name): """ 解析 page_num: 爬取页数 key: 爬取的关键字 file_name: 存入的文件 """ headers = { 'author…

原创文章-转载请注明出处哦.其他部分内容参见以下链接- GraphSAGE 代码解析(一) - unsupervised_train.py GraphSAGE 代码解析(二) - layers.py GraphSAGE 代码解析(三) - aggregators.py 1. 类及其继承关系 Model / \ / \ MLP GeneralizedModel / \ / \ Node2VecModel SampleAndAggregate 首先看Model, GeneralizedModel,…

原创文章-转载请注明出处哦.其他部分内容参见以下链接- GraphSAGE 代码解析(一) - unsupervised_train.py GraphSAGE 代码解析(二) - layers.py GraphSAGE 代码解析(四) - models.py 1. class MeanAggregator(Layer): 该类主要用于实现 1. __init__() __init_() 用于获取并初始化成员变量 dropout, bias(False), act(ReLu), concat(Fa…

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