发表评论取消回复
相关阅读
相关 GNN-图卷积模型-归纳式-2017:GraphSAGE【消息传递(前向传播):聚合+更新】【聚合函数:lstm/pool】【训练更新函数参数】【不全图卷积,每次采样一批节点来卷积训练】【同质图】
一、概述 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6
相关 GNN-图卷积模型-2015:GGNN【消息传递(前向传播):聚合函数+更新函数】【更新函数:GRU】【训练更新函数的参数】
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5
相关 GNN-图卷积模型-2017:MPNN(消息传递神经网络)【消息传递(前向传播):聚合函数(消息传递)+更新函数(状态更新)】【图卷积模型统一框架】
《原始论文:Neural Message Passing for Quantum Chemistry》 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWR
相关 GNN-图卷积模型-直推式&归纳式-2017:GAT【消息传递(前向传播):聚合函数+更新函数】【聚合函数:attention(邻域所有节点根据注意力机制进行加权)】【训练更新函数的参数】【同质图】
一、概述 Graph数据结构的两种特征: 当我们提到Graph或者网络的时候,通常是包含顶点和边的关系,那么我们的研究目标就聚焦在顶点之上。而除了结构之外,每个顶点还
相关 GNN-节点向量(Node Embedding)的表征学习-发展:随机游走/一阶&二阶相似度(静态表征)【直接学习出各个节点的向量表示】 -->图卷积(动态表征)【学习节点间聚合函数的参数】
静态表征 基于“随机游走”、“Word2vec”的:DeepWalk、Node2vec、Metapath2vec; 基于“一阶相似度”、“二阶相似度”的:LINE
相关 GNN:“图卷积模型”通用框架【每一层网络都基于邻域节点(1-hop)更新当前节点的向量表示(一般用2~3层)】【消息传递:①从邻域节点汇聚信息;②更新当前节点状态】【各模型区别:聚合函数类型的选取】
一、卷积的概念 1、图卷积缘起 在开始正式介绍图卷积之前,我们先花一点篇幅探讨一个问题:为什么研究者们要设计图卷积操作,传统的卷积不能直接用在图上吗? 要理解这个问
相关 邻域和去心邻域
什么是邻域 以点a为中心点任何开区间称为点a的邻域,记作U(a)。 表示方法 点a的δ邻域:设δ是一个正数,则开区间(a+δ,a-δ)称为点a的δ邻域,记作:U(
相关 element tree 更新节点信息
操作步骤: > 1、点击打开操作节点--------重点:node一定要存一手,没他办不了事 > > this.showUpdateLd = true; //显示操
相关 07. Zookeeper 节点类型 & 节点信息
> zookeeper 从两个纬度将ZNode 节点划分为四种类型: 持久有序型, 持久无序型, 短暂有序型, 短暂无序型. 从持久化角度来看, 当客户端断开连接后, 持久型节
相关 ztree——如何获取当前节点的根节点
<table> <tbody> <tr> <td align="left"><font> 前言</font></td> </tr> </tbody
还没有评论,来说两句吧...