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目前的图神经网络主要针对同质图（节点类型和边类型单一）设计. 同质图中只有一种类型的节点和边(例如,只有朋友关系的社交网络),网络结构较为简单.因此,同质图神经网络通常
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一、概述 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6
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《原始论文：Neural Message Passing for Quantum Chemistry》 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWR
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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
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[《原始论文：A new model for learning in graph domains-2005》][A new model for learning in grap
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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
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目录 1.聚合函数 (1)AVG:计算一组值或表达式的平均值 (2)count:计算表中的行数 (3)sum:计算一组值或表达式的总和 (4)min/max:在一组值
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聚合函数aggregation function又称为组函数。 一般情况下，聚合函数会对当前所在表当做一个组进行统计。 特点 每个组函数接收一个参数（字段名或者表
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经常需要汇总好的数据而不用把他们实际检索出来，使用聚合函数即可 1. AVG（） 返回某列的平均值 2. COUNT() 返回某列的行数 3. MAX() 返回某列的最
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