GraphSage

基于GCN和DGL实现的图上 node 分类, 值得一看!!!

书接上文，我们在GraphSage与DGL实现同构图Link预测，通俗易懂好文强推这篇文章中，初步讲解了图上机器任务的大致分类以及图上有无监督任务loss的区别，并基于作者自己的理解分析了图上消息传播的过程
算法全栈之路·2023-02-03 18:32

PyG基于Node2Vec实现节点分类及其可视化

本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
꧁ 东 风 ꧂·2023-02-03 07:06

Datawhale GNN组队学习-Task 06

基于图神经网络的图表征学习方法概述GNN目前主流的做法是递归迭代聚合一阶邻域表征来更新节点表征，如[[GCN]]和[[GraphSAGE]]，但这些方法大多是经验主义，缺乏理论去理解GNN到底做了什么，
lingwenzhenjun·2023-01-31 12:02

图卷积神经网络3-空域卷积：GNN/GraphSAGE/PGC的引入和介绍

知乎主页https://www.zhihu.com/people/shuang-shou-cha-dai-53https://www.zhihu.com/people/shuang-shou-cha-dai-53备注：本篇博客摘自某培训机构上的图神经网络讲解的视频内容，该视频关于图神经网络入门讲解、经典算法的引入和优缺点的介绍比较详细，逻辑主线也比较清晰。因此记录分享下。之前两篇介绍了谱域图卷积神
奥卡姆的剃刀·2023-01-27 11:28

Pytorch+PyG实现GCN(图卷积网络)

本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
꧁ 东 风 ꧂·2023-01-26 11:57

Pytorch实现GCN(基于Message Passing消息传递机制实现)

本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
꧁ 东 风 ꧂·2023-01-21 21:20

Pytorch实现GCN(基于PyTorch实现)

本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
꧁ 东 风 ꧂·2023-01-21 21:19

PyTorch+PyG实现图神经网络经典模型目录

本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
꧁ 东 风 ꧂·2023-01-21 14:58

论文笔记: Diffusion-Convolutional Neural Networks

后续的GraphSAGE可以说是此种方法的升级版要点DCNNs
饮冰l·2023-01-18 22:46

dgl-03 graphsage

目录graphsage代码实现数据格式模型模型输入和输出结果graphsage对某个节点的邻居进行采样聚合，作为该节点的特征，来预测label是inductive学习，不需要学习整个graph，学习聚合方式学习公式如下
Evangelion-02·2023-01-14 09:59

graphSage还是HAN ？吐血力作综述Graph Embeding 经典好文

graphSage还是HAN？
算法全栈之路·2023-01-14 09:42

程序员与机器学习算法历史文章一览(逐步更新)

算法全栈之路历史文章一览图算法系列文章(待更新)（1）graphSage还是HAN？
算法全栈之路·2023-01-14 09:11

看这里，使用docker部署图深度学习框架GraphLearn使用说明

在以前的两篇文章graphSage还是HAN？吐血力作综述GraphEmbeding经典好文和一文揭开图机器学习的面纱，你确定不来看看吗?中，作者分别对图的基础知识和GraphEmbedin
算法全栈之路·2023-01-14 09:07

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记13 Colab 3

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记集合文章目录1.实现GraphSAGE和GAT1.1可泛化的GNN堆叠模型1.2单层GNN在PyG中的实现1.2.1`
诸神缄默不语·2023-01-14 07:36

GraphSAGE详解

文章目录算法思想嵌入生成算法采样算法（minibatch）邻居聚合函数适用场景不足和改进算法思想作者提出一种信息传递框架：节点的（结构和特征）信息在点与点之间传递。通过聚合函数，一个节点能够聚合邻居的信息，并通过更新函数（神经网络）更新当前节点的信息，这就是一次迭代的信息传递过程。随着迭代次数的增加，一个节点就能够聚合到更高阶邻居的信息。补充知识：inductive和transductivelea
黄龙马·2023-01-09 21:39

GraphSAGE的四个聚合函数

MeanAggregatorMean聚合近似等价GCN中的卷积传播操作。具体来说就是对中心节点的邻居节点的特征向量求均值，然后和中心节点特征向量拼接，中间有两次非线性变换。GCNAggregatorGCN的归纳式学习版本PoolingAggregator先对中心节点的邻居节点表示向量进行一次非线性变换，然后对变换后的邻居表示向量进行池化操作（meanpooling或者maxpooling），最后将
Okay灬·2023-01-09 21:39

GraphSAGE(Graph SAmple and aggreGatE)理论

GraphSAGE(GraphSAmpleandaggreGatE)理论一、核心思想1、GCN的缺点–得到新节点的表示的难处由于每个节点的表示是固定的，所以每添加一个节点，意味着许许多多与之相关的节点的表示都应该调整
是馨呀！·2023-01-09 21:08

pytorch geometric教程四 利用NeighorSampler实现节点维度的mini-batch + GraphSAGE样例

pytorchgeometric教程四利用NeighorSampler实现节点维度的mini-batch+GraphSAGE样例classNeighborSampler核心想法返回结果参数NeighborSampler
每天都想躺平的大喵·2023-01-09 21:37

阅读笔记--GraphSAGE

目录一、简介二、GraphSAGE2.1概览GraphSAGE：GraphSampleandaggreGatE三个步骤：2.2Embedding的生成Forwardpropagation：Neighborhooddefinition2.3LearningtheparametersofGraphSAGE
soccqy·2023-01-09 21:07

PyG教程(3)：邻居采样

本文以GraphSage中的邻居采样为例进行介绍，其在PyG中实现为NeighborLoader。NeighborSampler也是PyG
斯曦巍峨·2023-01-09 21:36

【图神经网络】GraphSAGE 无监督训练源码剖析

概述本教程主要介绍pytorch_geometric库examples下的graph_sage_unsup.py的源码剖析，主要的关键技术点，包括：如何实现随机采样的？SAGEConv是如何训练的？关键问题1，随机采样和采样方向的问题（有向图）首先要理解的是，采样的过程和特征聚合的过程是相反的，采样的过程，比如，如下图所示，先采样A节点的一阶邻域节点，再根据一阶采样得到的节点进行二阶采样，是一个从
kang0709·2023-01-09 21:35

GraphSAGE: 算法原理，实现和应用

在上一篇文章中介绍了GCN浅梦：【GraphNeuralNetwork】GCN:算法原理，实现和应用zhuanlan.zhihu.comGCN是一种在图中结合拓扑结构和顶点属性信息学习顶点的embedding表示的方法。然而GCN要求在一个确定的图中去学习顶点的embedding，无法直接泛化到在训练过程没有出现过的顶点，即属于一种直推式(transductive)的学习。本文介绍的GraphSA
张博208·2023-01-09 21:03

GraphSage:Inductive Representation Learning on Large Graphs

目录简介前期知识储备论文结构学习目标论文研究背景、成果及意义研究背景模型框架研究意义论文泛读摘要论文小标题论文精读论文算法模型总览GNN结构GraphSAGE结构论文算法模型的细节细节一：模型框架细节二
尧景·2023-01-09 21:33

【GNN笔记】GraphSAGE(四)

视频链接：【图神经网络】GNN从入门到精通GNN中三种基础神经网络：GCN,GraphSAGE,GAT文章目录一、方法介绍二、GraphSAGE伪代码==聚合====采样====流程====补充要点==
panbaoran913·2023-01-09 21:32

利用MessagePassing实现GraphSAGE(了解pyG的底层逻辑）

下面解析如何按照GraphSAGE
山、、、·2023-01-09 18:06

GraphSAGE 图神经网络算法详解

GraphSAGE是17年的文章了，但是一直在工业界受到重视，最主要的就是它论文名字中的两个关键词：inductive和largegraph。
Python中文社区·2023-01-09 08:33

cs223w课程笔记7-GNN2

经典的GCNLayers:这里的hvlh_v^lhvl没有利用hvl−1h_v^{l-1}hvl−1的信息，下一种方法GraphSAGE进行了改进，把hN(v)lh_{N(v)}^lhN(v)l的信息与
fVector·2023-01-08 19:06

关于GNN、GCN、GraphSage（1）--GNN

GNN如何获得一个图中的节点的向量表示？1）DeepWalk：第一个无监督学习节点嵌入的算法。---------随机生成图节点序列。然后对该序列进行Word2vec。具体来说，给定一个图，随机选择一个节点作为起始，然后随机“步行”到邻居节点，直到节点序列的长度达到给定的最大值。在这种情况下，我们可以把节点和节点序列分别看成是“单词”和“句子”，然后利用skip-gram或者cbow算法训练，得到每
Okay灬·2023-01-03 17:01

【无标题】graphsage--inductive representation learing on large graphs

一、简单的总结1、graphSASE针对新点甚至新图，主要训练aggregate函数2、论文最后讨论未来可能的方向：subgraphembedding，邻居采样方式，多模态图二、数据集1、citationdata：undirectedcitationgraph，6labels，302424nodes，X=nodedegree+sentenceembedding2、redditdata:undire
北风_A·2022-12-31 08:47

GRAPH ATTENTION NETWORKS 论文/GAT学习笔记

代表：GCN不基于谱的方法：直接在图上定义卷积(对空间上近邻的群体使用)，但是很难定义能够同时作用于不同数量领域并且保持CNNs权重共享特性的方法代表：graphsage注意力机制：可以处理可变大小的输入
Dodo·D·Caster·2022-12-31 08:44

PaperNotes(17)-图卷积神经网络GCN-笔记

图卷积神经网络GCN-笔记1.卷积是什么2.图卷积的源起3.空域卷积3.1消息传递网络MPNN3.2图采样与聚合GraphSage4.频域卷积5.图结构的序列化-Patch-SAN从图(Graph)到图卷积
小陈同学-陈百万·2022-12-24 17:47

GNN-图卷积模型-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】【归纳式】【同质图】

2.GraphSAGE模型通过学习一组函数来得到点的表征。3.采样并汇聚点的邻居特征与节点的特征拼接得到点的特征。4.GraphSAGE算法在直推式和归纳式学习均达到最优效果。
u013250861·2022-12-21 00:21

终于有人总结了图神经网络！

公众号重磅干货，第一时间送达作者：yyHaker，编辑：极市平台来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/136521625导读本文从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE
Evan-yzh·2022-12-16 23:38

百度飞桨-图神经网络7日学习总结

百度飞桨-图神经网络7日学习总结1.图游走模型1.1概述1.2Word2vec模型1.3DeepWalk模型2.图卷积网络与图自注意力网络3.图采样与GraphSage算法3.1采样邻居顶点3.2聚合函数的选取
zhaoteng_sjtu·2022-12-16 16:41

GraphSAGE(大型图的归纳表示学习)学习笔记

算法思想作者提出一种信息传递框架：节点的（结构和特征）信息在点与点之间传递。通过聚合函数，一个节点能够聚合邻居的信息，并通过更新函数（神经网络）更新当前节点的信息，这就是一次迭代的信息传递过程。随着迭代次数的增加，一个节点就能够聚合到更高阶邻居的信息。算法流程算法分为三个部分：1）对节点进行采样；2）对节点的邻居进行聚合；3）根据聚合的信息，学习节点的表示嵌入生成（前向传播）算法嵌入生成算法（向前
听弧丶·2022-12-13 10:00

GraphSAGE_Code解析

GraphSAGE_Code解析https://blog.csdn.net/weixin_44027006/article/details/116888648DataCenter类该类用于加载数据，存储编号和
Dodo·D·Caster·2022-12-13 06:23

【论文笔记】KDD18 PinSage A new graph convolutional neural network for web-scale recommender systems

该论文学术上的创新较少，模型基本都来源于GraphSage和Pixie这两篇。目前pinSage只有DGL官方的一个实现版本。核心的模型是基于随机游走采样的graphSage。
qq_38420683·2022-12-11 18:14

注意力机制 神经网络_GNN|三种注意力机制在图神经网络中的应用和总结

06/01/GNN-Triplets-GAT.html声明|文章经作者授权转载引言在前两篇推文(图神经网络GraphConvolutionalNetwork(GCN)：从问题到理论分析;论文详解|浅谈GraphSage
weixin_39717865·2022-12-11 03:16

GraphSAGE-Inductive Representation Learning on Large Graphs

简介GraphSAGE-原文在摘要中这样介绍：welearnafunctionthatgeneratesembeddingsbysamplingandaggregatingfeaturesfromanode
为援不可图·2022-12-08 19:53

PyG框架构建GCN、GAT、GraphSAGE模型

获取Cora数据集，查看训练、测试、验证集比例fromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoid​#'''#下载报错，将所有data文件下载到本地#https://github.com/kimiyoung/planetoid#将cora相关文件放入到raw文件中#'''​dataset=Planetoid(root='./tmp/Cora',name='Cora
调包调参侠·2022-12-08 19:22

GraphSAGE-pytorch-inductive

GraphSAGE-pytorch-inductive代码地址:https://github.com/Dodo-D-Caster/GraphSAGE-pytorch-inductive动机Motivation
Dodo·D·Caster·2022-12-04 14:05

graphSAGE/Inductive Representation Learning on Large Graphs

文章目录总结细节实验总结通过邻居节点，计算节点emb，可以无监督学习细节对于unseen的节点也能产出emb，主要是通过对邻居节点的学习计算节点emb的算法步骤节点emb初始化计算节点v的邻居节点emb：hN(v)k←AGGREGATEk({huk−1,∀u∈N(v)})h_{\mathcal{N}(v)}^k\leftarrow\text{AGGREGATE}_k(\{h_u^{k-1},\fo
KpLn_HJL·2022-12-04 14:05

《Inductive representation learning on large graphs》笔记

论文提出来的GraphSAGE是一个泛化的归纳(inductive)框架。Transductiv
叫什么就是什么·2022-12-04 14:34

GraphSage: Inductive representation learning on large graphs

]//Proceedingsofthe31stInternationalConferenceonNeuralInformationProcessingSystems.2017:1025-1035.模型GraphSage
Starry memory·2022-12-04 14:01

Inductive Representation Learning on Large Graphs 论文/GraphSAGE学习笔记

1动机1.1过去的方法现存的方法大多是transductive的，也就是说，在训练图的时候需要将整个图都作为输入，为图上全部节点生成嵌入，每个节点在训练的过程中都是可知的。举个例子，上一次我学习了GCN模型，它的前向传播表达式为：H(l+1)=σ(D~−12A~D~−12H(l)W(l))H^{(l+1)}=σ(\widetildeD^{-\frac{1}{2}}\widetildeA\widet
Dodo·D·Caster·2022-12-04 14:00

AI写代码修Bug画画写诗，ChatGPT&DALLE2试用攻略

ChatGPT简介ChatGPT&DALLE2是OpenAI的最新研究成果，在量子位看到他的强大功能后，就自己试玩了一下，比如我让ChatGPT帮我写一个GraphSage模型，ChatGPT先简单解释了一下
AI算法札记·2022-12-03 12:48

大规模分布式图学习框架Euler——安装和使用

2.1大规模图的分布式学习2.2支持复杂异构图的表征2.3图学习与深度学习的结合2.4分层抽象与灵活扩展3.内置算法二、Euler安装1.编译2.Euler安装2.1PyPI安装2.2源码编译安装三、GraphSage
xiaopihaierletian·2022-12-02 12:40

论文阅读 | NIPS‘20 | Beta Embeddings for Multi-Hop Logical Reasoning in Knowledge Graphs

比如LINE、TransX系列、GraphSAGE、GCN等模型
進擊的烤魚·2022-12-01 21:05

CS224W课程笔记第一章：绪论

Traditionalmethods:Graphlets,GraphKernelsMethodsfornodeembeddings:DeepWalk,Node2VecGraphNeuralNetworks:GCN,GraphSAGE
人海无名里·2022-12-01 21:34

Make GNN Great Again：图神经网络上的预训练和自监督学习

流行的GNN结构有GCN[1],GraphSAGE[2]
数据派THU·2022-12-01 12:50
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