GCN和GAT一起用

2024-09-03

PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT[系列六]

PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN.GAT[系列六] 项目链接:一键fork直接跑程序 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5054122?contributionType=1 0.前言-学术界业界论文发表情况 ICLR2023评审情况: ICLR2023的评审结果已经正式发布!今年的ICLR2023共计提交6300份初始摘要和4922份经过审查的提交,其中经过审查提交相比上一年增加了32.2%.在4922份提交内容中,99%

GCN总结

一.GCN简介 GNN模型主要研究图节点的表示(Graph Embedding),图边结构预测任务和图的分类问题,后两个任务也是基于Graph Embedding展开的.目前论文重点研究网络的可扩展性.动态性.加深网络. 谱卷积有理论支持,但有时候会受到拉普拉斯算子的限制:而空间域卷积更加灵活,主要困难在于选择定量邻域上,没有统一理论. 未来方向: 加深网络: 研究表明随着网络层数增加,模型性能急剧下降感受野:节点的感受野是指一组节点,包括中心节点和其近邻节点,有些节点可能只有一个近邻,而有些

《Graph-Based Reasoning over Heterogeneous External Knowledge for Commonsense Question Answering》论文整理

融合异构知识进行常识问答论文标题 -- <Graph-Based Reasoning over Heterogeneous External Knowledge for Commonsense Question Answering> 论文来源论文代码任务介绍任务概述以CSQA(常识问答)为例,针对未提及背景知识的问题,要求考虑背景知识并作出回答任务形式输入:问题Q=q_1 q_2⋯q_m和包含n个答案的候选答案集合A={a_1,a_2,⋯,a_n} 目标:从候选集合中选出正确答案

论文解读（SUGRL）《Simple Unsupervised Graph Representation Learning》

Paper Information Title:Simple Unsupervised Graph Representation LearningAuthors: Yujie Mo.Liang Peng.Jie Xu, Xiaoshuang Shi.Xiaofeng ZhuSources:2022 AAAIPaper:downloadCode:download Abstract 作者提出了一种简单的无监督图表示学习方法来进行有效和高效的对比学习.具体而言,通过构造多重损失探索结构信息与邻域信息之

论文解读（SelfGNN）《Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling》

论文信息论文标题:Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling论文作者:Zekarias T. Kefato, Sarunas Girdzijauskas论文来源:2021, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 介绍本文核心贡献: 使用孪生网络隐式实现对比学习: 本文提出四种特征增强方式(FA): 2 相关工作 Graph Neural Networks GCN

论文阅读 Dynamic Graph Representation Learning Via Self-Attention Networks

4 Dynamic Graph Representation Learning Via Self-Attention Networks link:https://arxiv.org/abs/1812.09430 Abstract 提出了在动态图上使用自注意力 Conclusion 本文提出了使用自注意力的网络结构用于在动态图学习节点表示.具体地说,DySAT使用(1)结构邻居和(2)历史节点表示上的自我注意来计算动态节点表示,虽然实验是在没有节点特征的图上进行的,但DySAT可以很容易地推广到特

论文解读（LA-GNN）《Local Augmentation for Graph Neural Networks》

论文信息论文标题:Local Augmentation for Graph Neural Networks论文作者:Songtao Liu, Hanze Dong, Lanqing Li, Tingyang Xu, Yu Rong, Peilin Zhao, Junzhou Huang, Dinghao Wu论文来源:2021, arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 现有的方法侧重于从全局的角度来增强图形数据,主要分为两种类型: str

论文解读（PairNorm）《PairNorm: Tackling Oversmoothing in GNNs》

论文信息论文标题:PairNorm: Tackling Oversmoothing in GNNs论文作者:Lingxiao Zhao, Leman Akoglu论文来源:2020,ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction GNNs 的表现随着层数的增加而有所下降,一定程度上归结于 over-smoothing 问题,重复图卷积操作会使得节点表示最终变得不可区分.为缓解过平滑问题提出了 PairNorm, 一种归一化方法. 比较可惜的时,该论

NLP知识图谱项目合集（信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等)

NLP知识图谱项目合集(信息抽取.文本分类.图神经网络.性能优化等) 这段时间完成了很多大大小小的小项目,现在做一个整体归纳方便学习和收藏,有利于持续学习. 1. 信息抽取项目合集 1.PaddleNLP之UIE技术科普[一]实例:实体识别.情感分析.智能问答 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4180615?contributionType=1 NLP领域任务选择合适预训练模型以及合适的方案[规范建议][ERNIE模型首选] h

最全面的图卷积网络GCN的理解和详细推导，都在这里了!

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

GCN code parsing

GCN code parsing 2018-07-18 20:39:11 utils.py --- load data def load_data(path="../data/cora/", dataset="cora"): """Load citation network dataset (cora only for now)""" print('Loading {} dataset...'.form

lamda匿名函数(与sorted(),ﬁlter(),map() 一起用), 递归函数, 二分查找

一. 匿名函数为了解决一些简单的需求而设计的一句话函数. lambda表示的是匿名函数. 不需要用def来声明, 一句话就可以声明出一个函数语法: 函数名 = lambda 参数: 返回值 a = lambda x, y: x + y # lambda 匿名函数一行搞定一个函数. 但是, 不能完成复杂的函数操作 print(a.__name__) # b = lambda x, y: x * y 与sorted()在一起用 lst = [{'id': 1, 'name': 'ale

【语义分割】large kernel matters中GCN模块的pytorch实现

GCN模块的实现比较简单,在giuhub上看到两种实现,轻微不同实现一:https://github.com/ycszen/pytorch-segmentation/blob/master/gcn.py class GCN(nn.Module): def __init__(self, inplanes, planes, ks=7): super(GCN, self).__init__() self.conv_l1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_siz

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P2986 [USACO10MAR]伟大的奶牛聚集Great Cow Gat… 题目描述 Bessie is planning the annual Great Cow Gathering for cows all across the country and, of course, she would like to choose the most convenient location for the gathering to take place. Each cow lives in on

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js中ajax连接服务器open函数的另外两个默认参数get请求和默认异步(open的post方式send函数带参数)(post请求和get请求区别:get:快.简单 post:安全,量大,不缓存)(服务器同步和异步区别:同步:等待服务器响应当中浏览器不能做别的事情)(ajax和jquery一起用的) 一.总结 1.open的post方式send函数带参数:如果连接服务器open函数中的请求方式是post方式的话,那么向服务器发送请求的send需要带上参数(默认get方式的话是直接url带参数,