图神经网络DGL

《Pytorch深度学习和图神经网络(卷 2)》学习笔记——第一章

学习基于如下书籍，仅供自己学习，用来记录回顾，非教程。一书配套代码：https://github.com/aianaconda/pytorch-GNN-2nd-百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1dnq5IbFjjdekAR54HLb9Pg提取码：k7vi压缩包密码：dszn图片分类模型2012年起，在ILSVRC竞赛中获得冠军的模型如下2012年：AlexNet201
404detective·2023-07-20 11:42

GNN系列（一）：简单图论&环境配置&PyG库

本小节从三个部分开始图神经网络的学习和介绍：图论概念引入所需环境搭建PyG相关库的学习一、图论部分  该部分主要介绍图的基本概念和基本的定义定理，这也是图与网络的基础。
XF永不007·2023-07-20 10:47

GNN学习

PyG包的安装及使用前言本篇文章主要介绍PyG包的安装，并且会介绍如何使用这个包来实现常见的图神经网络模型GCN。一、PyG包是什么？
改个名字可真难啊·2023-07-20 10:47

【论文笔记】CIKM‘22 ＆ Amazon | (Navip) 推荐系统中图神经网络的去偏邻域聚合

目录1.Introduction2.RelatedWork2.1基于GNN的推荐2.2逆倾向评分IPS3.模型3.1Navip4.实验结果本文是亚马逊在CIKM2022的一篇工作论文地址：https://arxiv.org/pdf/2208.08847.pdf问题图形神经网络(GNN)对于曝光偏差的脆弱性导致模型偏差，产生次优推荐效果。之前工作的不足只在损失函数中应用IPS，但对GNN的邻域聚合关
·2023-07-20 07:54

A Gentle Introduction To Graph Neural Networks

零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN）【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili图神经网络(GNN/GCN)博客原文地址：AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks
-小透明-·2023-07-19 06:53

【可解释学习】PyG可解释学习模块torch_geometric.explain

torch_geometric.explainPhiloshopyExplainerExplanationsExplainerAlgorithmExplanationMetrics参考资料torch_geometric.explain是PyTorchGeometric库中的一个模块，用于解释和可视化图神经网络
镰刀韭菜·2023-07-16 21:55

干货！机器学习遇上运筹优化，助力企业降本增效：一种双层优化方法

在这篇NeurlPS21论文中，本文提出了一种将最新的机器学习技术(强化学习、图神经网络)与传统优化算法结合的框架，弥补了现有机器学习框架难收敛、模型
AITIME论道·2023-07-16 14:49

DGL大图采样报错记录：Expect argument “nodes[“_N“]“ to have data type torch.int32. But got torch.int64.

我被这个问题折腾了好几天，因为在处理一个很庞大的图数据，需要采样训练，然后数据从原始数据处理成图数据，导入DGL采样模块中，结果就一直报错如下。
Guapifang·2023-07-16 12:21

图神经网络自监督学习工具箱 - PT-HGNN（三）

文章名称【KDD-2021】【BeijingUniversityofPostsandTelecommunications/SingaporeManagementUniversity】Pre-trainingonLarge-ScaleHeterogeneousGraph核心要点文章旨在解决现有图预训练任务只针对同构图的问题，提出了大规模异构图预训练框架PT-HGNN，利用节点级别和子图级别的预训练任
processor4d·2023-07-16 08:53

Arxiv网络科学论文摘要19篇(2020-06-18)

;通过神经网络平均场动力学进行网络扩散;具有综合住户调整方法的人口微观模拟模型;等距图神经网络;具有时变功能的网络的宏观和微观特征，用于评估应对外部扰动的恢复力;在社交媒体上调节算法过滤;利用预测的力量
ComplexLY·2023-07-16 01:49

⑥【自监督学习 · 时空图神经网络 · 文献精读】知识图谱 | 推荐 | 命名实体识别NER | 空间-时间知识图谱 | 时空知识图 | 时空相似性

后来，月亮说，其实你小时候我真的有跟着你走了很久很久…作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家无限进步，
追光者♂·2023-07-14 15:04

OSError: libcudart.so.10.2: cannot open shared object file: No such file or directory

我是在importdgl时报的错，condalist了一下，发现dgl是cuda10.2的，但是cudatoolkit是10.1的，重新安装一个10.2的cudatoolkit就好了!
二粒砂·2023-07-13 23:03

OSError: libcudart.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

cuda版本的问题，这里提到的只是造成该报错的一种原因，其他问题也可能导致此种报错我用到的是pytorch/pytorch1.7.1-cuda11.0-cudnn8-devel在容器中运行时，提示我没有dgl
Kakarot_Li·2023-07-13 23:30

用NetWorkX绘制DGL图

这里用DGL链接预测的例子，绘制前50个边构成的有向图u,v=g.edges()print("Indrawing......")u1=u.numpy()v1=v.numpy()utemp=[]vtemp
开开开心果儿·2023-07-13 18:18

Arxiv网络科学论文摘要14篇(2021-03-03)

复杂网络中的层次结构和中心性之间的相互作用;隐式图神经网络中的图信息消失现象;互惠-竞争随机网络的统计性质;度相关性引起的网络不对称及其对控制中双峰的影响;从一个网络快照对优先连接函数进行非参数估计;具有高度模块化的优先连接超图
ComplexLY·2023-06-23 20:44

安装torch_geometric

torch_geometric是用pycharm学习图神经网络时候会用到的一个包，安装方法如下：1.先找到对应的包先在https://pytorch-geometric.com/whl/里面找到对应自己电脑上
CWQF-T·2023-06-23 05:18

torch_geometric踩坑实战--安装与运行 亲测有效！！

torch_geometric是PyG中必不可少的一个包，也是进行图神经网络学习的必备，然而安装这个包并运行一段简单的代码踩了不少坑，记录一下。
小汤爱学习·2023-06-23 05:47

基于多尺度图神经网络的流场预测，实现精度与速度的平衡

该论文主要采用图神经网络，因为在计算流体力学中计算域被网格离散化，这与图结构天然契合。论文中通过训练CFD仿真数据，构建一种数据驱动模型进行流场预测。本文将与大家分享基于飞桨完成该论文的复现
飞桨PaddlePaddle·2023-06-22 04:39

对称性与几何深度学习｜Python案例

几何图神经网络近年来，深度学习已在各领域取得了显著的突破，如计算机视觉、自然语言处理和语音识别等。然而，传统的深度学习方法往往侧重于处理规则的、网格状结构数据，例如图像和文本。
·2023-06-21 14:31

供应链 | 基于图神经网络和深度强化学习的柔性车间调度方法

此外，基于一种新颖的调度状态异构图表示，提出了一种基于异构图神经网络的体系结构来捕获操
运筹OR帷幄·2023-06-21 04:42

【图神经网络】5分钟快速了解Open Graph Benchmark

10分钟快速了解OpenGraphBenchmarkOpenGraphBenchmark(OGB)安装OGB简单使用节点分类任务数据集链路预测任务数据集图属性预测任务数据集Large-ScaleGraphMLDatasets内容来源OpenGraphBenchmark(OGB)OpenGraphBenchmark（OGB）是用于图机器学习的基准数据集、数据加载器和评估器的集合。数据集涵盖了各种图机
镰刀韭菜·2023-06-21 04:03

图神经网络的可解释性方法介绍和GNNExplainer解释预测的代码示例

深度学习模型的可解释性为其预测提供了人类可以理解的推理。如果不解释预测背后的原因，深度学习算法就像黑匣子，对于一些场景说是无法被信任的。不提供预测的原因也会阻止深度学习算法在涉及跨域公平、隐私和安全的关键应用程序中使用。深度学习模型的可解释性有助于增加对模型预测的信任，提高模型对与公平、隐私和其他安全挑战相关的关键决策应用程序的透明度，并且可以让我们了解网络特征，以便在将模型部署到现实世界之前识别
·2023-06-21 00:21

出现 “ no attribute ‘pep425tags‘ ；autoDL上下载dgl总是失败，把保存的文件放在哪里？；No module named ‘T5Config‘；如何查看caffe2可用

出现“module‘pip‘hasnoattribute‘pep425tags‘出错原因：网上说查询pip支持，但出现“module‘pip‘hasnoattribute‘pep425tags‘“的错误解决办法，但出现“module‘pip‘hasnoattribute‘pep425tags‘“的错误解决办法有用：(240条消息)想要查询pip支持，但出现“module‘pip‘hasnoattr
爱吃甜的火龙果巧克力·2023-06-21 00:32

autoDL上A100运行wiki出错：NVIDIA A100-PCIE-40GB（最后安装好torch+dgl了）；学校服务器加2.X版本pytorch

1、A100运行wiki出错：NVIDIAA100-PCIE-40GBwithCUDAcapabilitysm_80isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50sm_60sm_70.IfyouwanttousetheNVIDIAA
爱吃甜的火龙果巧克力·2023-06-21 00:30

基于多尺度图神经网络的流场预测，实现精度与速度的平衡

该论文主要采用图神经网络，因为在计算流体力学中计算域被网格离散化，这与图结构天然契合。论文中通过训练CFD仿真数据，构建一种数据驱动模型进行流场预测。本文将与大家分享基于飞桨完成该论文的复现
·2023-06-20 16:33

【论文阅读】Graph-less Collaborative Filtering

.来源2.介绍3.模型解读3.1协同过滤3.2模型3.2.1对比知识精馏3.2.2自适应对比正则化3.2.3SimRec的参数学习4.实验5.总结1.来源2023WWWCCFA原文地址code2.介绍图神经网络
笃℃·2023-06-20 06:10

深度强化学习引导的脑网络分析图神经网络

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608022002507#fig1https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608022002507#fig1论文地址图1所示。说明我们提出的脑网络表征学习框架BN-GNN。虚线的左侧说明了一个MDP进程的示例。首先，我们
小蜗子·2023-06-20 06:00

基于图神经网络的切片级漏洞检测及解释方法

源自：软件学报作者：胡雨涛王溯远吴月明邹德清李文科金海摘要随着软件的复杂程度越来越高,对漏洞检测的研究需求也日益增大.软件漏洞的迅速发现和修补,可以将漏洞带来的损失降到最低.基于深度学习的漏洞检测方法作为目前新兴的检测手段,可以从漏洞代码中自动学习其隐含的漏洞模式,节省了大量人力投入.但基于深度学习的漏洞检测方法尚未完善,其中,函数级别的检测方法存在检测粒度较粗且检测准确率较低的问题,切片级别的检
renhongxia1·2023-06-19 18:45

2023/6/18周报

目录摘要论文阅读1、题目和现有问题2、工作流程3、图神经网络模块4、注意力网络5、实验结果和分析深度学习1、GNN和GRU的融合2、相关公式推导总结摘要本周在论文阅读上，对基于图神经网络和改进自注意网络的会话推荐的论文进行了学习
白小李·2023-06-19 00:47

【图神经网络】图神经网络（GNN）学习笔记：Graph Embedding

图神经网络（GNN）学习笔记：GraphEmbedding为什么要进行图嵌入Graphembedding?GraphEmbedding使用图嵌入的优势有哪些？图嵌入的方法有哪些？
镰刀韭菜·2023-06-18 15:26

5.基于图神经网络的点云分类

目录一、数据处理二、点云生成三、PointNet++阶段1：通过动态图生成进行分组阶段2：邻居聚合四、网络架构五、训练程序在本教程中，您将学习使用图神经网络进行点云分类的基本工具。
☆下山☆·2023-06-18 05:20

⑤ 【自监督学习 · 图神经网络 · 文献精读】GCN存在的缺陷 | 多任务学习 | 自监督辅助任务 | 图卷积网络 | 半监督图分类任务 | 附：文心一言 测试

如果你站在童年的位置瞻望未来，你会说你前途未卜，你会说你前途无量；但要是你站在终点看你生命的轨迹，你看到的只有一条路，你就只能看到一条命定之路。不知道命运是什么，才知道什么是命运。———史铁生《务虚笔记》作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主
追光者♂·2023-06-17 14:01

②【自监督学习 · 图神经网络 · 文献精读】用策略和主动选择的标签集进行自我监督的节点分类 | 半监督分类 | 自动超参数优化 | SSL

不要否定自己！驾驭命运的舵是奋斗。不抱有一丝幻想，不放弃一点机会，不停止一日努力。有时候我们要冷静问问自己，我们在追求什么？我们活着为了什么？你会有自己的答案。作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家
追光者♂·2023-06-17 07:22

汇总一些计算机研究方向的缩写（CNN、RNN、DNN、GNN、GAN、NLP等等）

ConvolutionalNeuralNetworks):卷积神经网络RNN(RecurrentNeuralNetwork):循环神经网络DNN(DeepNeuralNetworks):深度神经网络GNN(GraphNeuralNetworks):图神经网络
中杯可乐多加冰·2023-06-16 23:03

【复杂网络建模】——使用PyTorch和DGL库实现图神经网络进行链路预测

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1、常见的链路预测方法2、图神经网络上的链路预测3、使用PyTorch和DGL库实现图神经网络进行链路预测链路预测是指在一个给定的网络中，根据已有的网络结构信息
Lingxw_w·2023-06-16 22:05

续上一节【图神经网络 & 文献精读】针对SARS-CoV-2大流行的改进和优化的药物再利用方案（2）| 附：深度强化学习；复杂网络分析 | 附：图神经网络在自然语言处理中的应用

欢迎大家点赞收藏⭐留言附：【图神经网络&文献
追光者♂·2023-06-16 18:28

⑩【图神经网络×自监督×时空】视频自监督学习、时间对比图学习、多尺度时间依赖性(长期、短期) 、频域学习

你无法同时拥有青春和对青春的感悟。最是人间留不住，朱颜辞镜花辞树。作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家
追光者♂·2023-06-16 17:18

【自监督学习 · 图神经网络 · 文献精读】使用多尺度子图视图的自监督图表示学习对比 | 子图采样策略 | 自监督 | 对比学习 | 数据增强

我不怕千万人阻挡，只怕自己投降。如果有一天，你偶然看到了这些文字，我希望这几分钟是真正属于你自己的，在这里你给自己加油，打气，继续去完成你曾经的梦想，勇敢地去挑战自己，历练自己！—————写在前面作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·
追光者♂·2023-06-16 15:42

联邦图神经网络：概述、技术和挑战

https://arxiv.org/pdf/2202.07256.pdf摘要图神经网络以其处理实际应用中广泛存在的图形数据的强大能力，受到了广泛的研究关注。
sinat_38007523·2023-06-13 23:05

【深度学习】日常笔记

一开始感觉学习方向有点飘忽不定，后面查找资料和思考，发现其实图神经网络、异构图、推荐系统这三者的概念其实是相通，紧密联系的。推荐系统是指根据用户历史行为和偏好，为用户提供个性化的商品或服务推荐。
重剑DS·2023-06-13 22:49

图深度学习——学习笔记（未完成）

摘抄整理自《图深度学习从理论到实践》——ISBN：9787302604884一、图基础1.为什么需要采用图神经网络？——大部分传统上深度学习模型是针对欧式数据设计的，因此无法直接应用到图数据上。
Eavan努力努力再努力·2023-06-13 19:55

服务器安装cuda版本的pytorch+DGL

1、先创建pytorch环境：condacreate-nljj_torch112python=3.8看本机的：先看自己的cuda版本：（最权威的看：nvcc--version）10.0的cuda于是不太符合，所以换一个10.2的cuda比较常用！创建pytorch环境：（资料：(258条消息)Ubuntu中安装Pytorch_ubuntu安装pytorch_不写八个的博客-CSDN博客）2、下载p
爱吃甜的火龙果巧克力·2023-06-13 07:55

4.将图神经网络应用于大规模图数据（Cluster-GCN）

到目前为止，我们已经为节点分类任务单独以全批方式训练了图神经网络。特别是，这意味着每个节点的隐藏表示都是并行计算的，并且可以在下一层中重复使用。
☆下山☆·2023-06-13 06:03

Graph Learning笔记 - 长尾分布问题

GraphLearning笔记-长尾分布问题分享四篇论文入门图神经网络时的学习笔记。
RWLinno·2023-06-13 01:18

【复杂网络建模】——通过图神经网络来建模分析复杂网络

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录一、复杂网络介绍二、复杂网络建模分析方法三、基于图神经网络来建模1、数据准备2、构建图神经网络模型3、学习节点和边的表示4、特征提取和预测5、模型评估和优化四
Lingxw_w·2023-06-12 19:49

10X单细胞空间联合分析之四----DSTG

基础知识graphconvolutionalnetworks(GCN，图神经网络)了解这个概念之前，先要对CNN（ConvolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络），这个我在之
Evil_Genius·2023-06-12 18:55

【图神经网络】用PyG实现图机器学习的可解释性

GraphMachineLearningExplainabilitywithPyG框架总览示例：解释器TheExplanationClassTheExplainerClassandExplanationSettingsExplanation评估基准数据集ExplainabilityVisualisation实现自己的ExplainerAlgorithm对于异质图的扩展解释链路预测总结参考文献图神经
镰刀韭菜·2023-06-12 14:19

【国自然中标必备】国内高质量口碑好刊，中科院2区SCI&EI，正刊，物联网、人工智能、云计算、传感器、视觉和图像分析

8.0版面类别：正刊检索数据库：SCI&EI双检【征稿领域】计算机(物联网,人工智能，云计算，传感器，视觉+图像分析），医学（神经网络+医学图像分析），工程(交通运输，信号处理+图像分析），具体包括：图神经网络
WangUnionpub·2023-06-12 14:46

Linux 下安装 python 的 dgl 库

1.conda方式安装首先，进入DGL官网，根据你的需求选择对应的命令。
huanzghui·2023-06-12 13:11

异构图 heterogenous graph

https://docs.dgl.ai/guide_cn/graph-heterogeneous.html
CattleyaQ·2023-06-12 07:27
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