无意识积累中
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深度学习基础----GAE和VGAE

就看这一个就行了：Pytorch Geometric Tutorial

 

配合PyG的文档食用：torch_geometric.nn — pytorch_geometric documentation

只有一个地方不理解，那个KL的实现如何理解，和我在别的地方看到的不一样：

按我自己的理解就是：

GAE其实就是GCN之后把得到的embedding经过内积(decoder)后送入交叉熵损失函数。

VGAE会经过两个GCN，一个输出均值，一个输出标准差（得为正值就是使用log的原因）。一个采样的标准正态分布会和标准差运算。  而最终的损失函数就是原本GAE的损失函数加上KL散度。（然后，我不太懂的地方就是PyG里KL的实现，见上）

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