VGAE

《论文阅读》CARE:通过条件图生成的共情回复因果关系推理 EMNLP 2022

TransformerVariationalGraphAuto-Encoder变分图自编码器`邻接矩阵（adjacencymatrix）``图神经网络（GNN）``图卷积神经网络（GCN）``自编码器（AutoEncoder）``图自编码器（GAE）``变分图自编码器（VGAE

365JHWZGo·2023-09-08 06:50

使用torch_geometric实现VGAE

importtorchfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfromtorch_geometricimporttransformsasTfromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoidfromtorch_geometric.nnimportGCNConv,VGAEfrommatplotlibimportpy

苦逼学习pytorch中·2023-01-06 16:07

VGAE（Variational graph auto-encoders）论文及代码解读

一，论文来源论文pdfVariationalgraphauto-encoders论文代码github代码二，论文解读理论部分参考：VariationalGraphAuto-Encoders（VGAE）理论参考和源码解析

瞳瞳瞳呀·2022-12-31 07:47

第六周.02.VGAE带读+代码实操

文章目录VariationalGraphAuto-EncodersGAE实验TutorialonVariationalAutoencodersVGAE实操注意结果本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》公式输入请参考：在线Latex公式本周涉及到autoencoder，这个思想在CV和语音处理上都有应用，有想简单了解这块的，看我的笔记：DeepAuto-encoderMoreAboutAu

oldmao_2000·2022-12-31 07:46

【生成模型】变分自编码器（VAE）及图变分自编码器（VGAE）

这段时间在学习机器学习中有关不确定性和概率分布的知识，发现了VAE这样一个有趣的方向，想抓紧时间整理一下VAE的主要思想和方法，然后思考如何迁移应用到自己的研究方向上。从直观上理解VAE变分自编码器（VariationalAuto-Encoders，VAE）是深度生成模型的一种形式（GAN也是其中一种），VAE是基于变分贝叶斯推断的生成式网络结构。传统自编码器是通过数值方式描述潜在空间的不同，而V

Mr.zwX·2022-12-21 16:38

图卷积神经网络GCN原理+图结构学习+GAT+VGAE

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1678519457206249337&wfr=spider&for=pcGCN是一种卷积神经网络，它可以直接在图上工作，并利用图的结构信息。GCN的基本思路：对于每个节点，我们从它的所有邻居节点处获取其特征信息，当然也包括它自身的特征。假设我们使用average()函数。我们将对所有的节点进行同样的操作。最后，我们将这些计算得到的

cloudless_sky·2022-12-13 10:56

深度学习基础----GAE和VGAE

VGAE会经过两个GCN

无意识积累中·2022-12-11 14:52

简单理解Autoencoder(AE)、Variational AutoEncoder(VAE)、Graph Autoencoder(GAE)和VGAE

首先是自动编码器和图自动编码器。自动编码器的主要作用是学习一个东西的主要特征，从高维编码到低维，再从低维解码到高维。衡量编码和解码的好坏就是重构损失，也就是看原始向量和重构向量像不像，一般用交叉熵或者均方误差来衡量损失。而图自动编码器主要是用来学习图的主要特征，更具体来讲是学习每个节点的主要特征。在编码阶段，AE是用全连接层或者卷积层，GAE一般使用的是GCN进行编码，输入是邻接矩阵和节点的特征矩

Fwindyy·2022-11-14 09:39

几种GNN模型的应用与改进

的几种变体[学习笔记(3)]几种GNN模型的应用与改进目录前言关系图R-GCN（ModelingRelationalDatawithGraphConvolutionalNetworksMichael）：思考VGAE

Wisley.Wang·2022-07-10 12:15

Variational graph auto-encoders (VGAE)

ContentsVariationalgraphauto-encoders(VGAE)GraphAuto-Encoders(GAE)Variationalgraphauto-encoders(VGAE)

连理o·2022-06-27 21:41

论文解读（VGAE）《Variational Graph Auto-Encoders》

PaperInformationTitle：VariationalGraphAuto-EncodersAuthors：ThomasKipf,M.WellingSoures：2016,ArXivOthers：1214Citations,14References1Alatentvariablemodelforgraph-structureddataVGAE使用了一个GCNencoder和一个简单的内积

Learner-·2022-03-23 16:00

VGAE 2020-04-02

Variationalgraphauto-encodershttps://zhuanlan.zhihu.com/p/78340397VAE：如果将解码器看做一个生成模型，我们只要有低维向量表示，就可以用这个生成模型得到近似真实的样本。但是，这样的生成模型存在一个问题：低维向量表示必须是由真实样本通过编码器得到的，否则随机产生的低维向量表示通过生成模型几乎不可能得到近似真实的样本。那么，如果能将低维

五道口的程序狐·2021-06-27 12:41

【GNN五大类 VGAE】（变分图自编码器）：Variational Graph Auto-Encoders

论文VariationalGraphAuto-Encoders利用变分自编码器完成图重构转载阿泽的学习笔记目录1.Introduction2.VGAE2.1VAE2.2VGAE2.3GAE3.Experiment4

静静和大白·2020-08-15 23:46

图自编码器的起源和应用

PaperWeekly·2020-06-22 19:50

变分（图）自编码器不能直接应用于下游任务（GAE, VGAE, AE, VAE and SAE）

zyx423·2020-06-09 21:00

I/O端口地址表

2B0-2DFAlternateEGA,or3270PCvideo(XT,AT)2E0AlternateEGA/VGAE1GPIBAdapter(AT)2E2-2E3Dataacquisitionadapter

whf727·2009-09-23 18:00

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