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的好资源,了解GNN的基本原理,训练方法,以及其各种变体的应用。通俗易懂,讲解全面。入门
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2024-05-22 19:41:49
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的初认识及代码
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的初认识及代码
2024-04-21 14:39:22
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深度学习-
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实战》,视频+源码+数据+文档资料下载! 《深度学习-
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实战》课程旨在帮助同学们快速掌握深度学习在图模型领域算法及其应⽤项⽬。内容主要包括三个模块: 1、图神经⽹络经典算法解读,详细解读GNN,GCN,注意⼒机制图模型等算法 ; 2 、图神经⽹络框架PyTorch-Geometric,全程实战解读图神经⽹络框架应⽤⽅法; 3 、图神经⽹络项⽬实战,基于真实数据集与实际项⽬展开图数据集构建与模型训练并应⽤到实际场景中。 整体⻛格通俗易懂,提供全部数据与代码。
2023-05-19 18:57:42
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SuperGluePretrainedNetwork:SuperGlue:与
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匹配的学习功能(CVPR 2020,口腔)
研究@ Magic Leap(CVPR 2020,口腔) SuperGlue推理和评估演示脚本 介绍 SuperGlue是在Magic Leap完成的2020 CVPR研究项目。 SuperGlue网络是一个图形神经网络,结合了最佳匹配层,该层经过训练可以对两组稀疏图像特征进行匹配。 此存储库包含PyTorch代码和预训练权重,用于在关键点和描述符之上运行SuperGlue匹配网络。 给定一对图像,您可以使用此存储库在整个图像对中提取匹配特征。 SuperGlue充当“中端”,在单个端到端体系结构中执行上下文聚合,匹配和过滤。 有关更多详细信息,请参见: 全文:PDF: 。 作者: Pa
2023-04-15 00:59:43
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深度学习-
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给大家分享一套课程——《深度学习-
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实战课》,提供全部数据与代码。 图神经⽹络模块课程旨在帮助同学们快速掌握深度学习在图模型领域算法及其应⽤项⽬。
2023-04-11 15:28:48
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1
图数据集(图结构数据集)+
图神经网络
-深度学习
这是总结的深度学习中常用的11个图数据集。 1. 近年来,深度学习越来越关注图方向的任务,通过利用
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去挖掘现实中各种可以利用图来表示事物(社交网络,论文引用网络,分子结构)等等,来学习更好的表示,去实现下游任务。 2. 图数据是由一些点和一些线构成的,能表示一些实体之间的关系,图中的点就是实体,线就是实体间的关系。如下图,v就是顶点,e是边,u是整张图。attrinbutes(feature)是信息的意思,每个点、每条边、每个图都是有信息的。 3. 图数据集对于图任务的科研是必备的。深度学习中常用的图数据集:Cora、Citeseer(Cite)、Pubmed、DBLP、ACM、AMAP、AMAC、Corafull、WIKI、BAT、EAT、UAT。
2023-04-02 18:25:09
31.04MB
图数据集
深度学习
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1
GCN图卷积网络的理解.docx
本文中有两个gif图需要将文件使用html的方式打开才可以看到,主要介绍了本人对图卷积网络的形象化的理解,希望能够帮助到大家共同努力,谢谢!
2023-03-23 18:25:52
4.22MB
深入浅出图神经网络
读书笔记
图卷积网络
1
tf-gnn-samples:
图神经网络
的TensorFlow实现
TF
图神经网络
样本 该存储库是代码版本,对应于介绍具有特征线性调制的
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(GNN)的文章( )。 在本文中,讨论了许多GNN架构: 门控
图神经网络
(GGNN)( )。 关系图卷积网络(RGCN)( )。 关系图注意力网络(RGAT)-图注意力网络( )对几种边缘类型的概括。 关系图同构网络(RGIN)-图同构网络( )对几种边缘类型的概括。 带有边缘MLP的图形神经网络(GNN-Edge-MLP)-RGCN的一种变体,其中边缘上的消息是使用完整MLP而非单个层来计算的。 关系图动态卷积网络(RGDCN)-RGCN的新变体,其中动态计算卷积层的权重。 具特征线性调制(GNN-FiLM)的图形神经网络-带有FiLM层的RGCN的新扩展。 本文中提出的结果基于该存储库中提供的模型和任务的实现。 此代码已在使用TensorFlow 1.13.1的Python 3.
2023-03-11 09:22:01
25.7MB
Python
1
Heterogeneous Graph Neural Network(异质
图神经网络
)
Heterogeneous Information Network 传统的同构图(Homogeneous Graph)中只存在一种类型的节点和边,当图中的节点和边存在多种类型和各种复杂的关系时,再采用Homo的处理方式就不太可行了。这个时候不同类型的节点具有不同的特征,其特征可能落在不同的特征空间中,如果仍然共享网络参数、同样维度的特征空间,又或者尝试将异构图映射到同构图中,根本无法学习到“异构”的关键,即无法探索到不同节点之间,监督标签之间的联系,而这又是十分重要的。 如上图著名的异构例子,学术网络图,它包含“论文”paper、“作者”author、“会议”venue和“机构”org等节点类
2023-02-11 20:56:14
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al
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1
DGL
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框架中文文档
图神经网络
DGL框架中文详细文档
2023-01-05 17:30:19
8.52MB
图计算
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深度学习
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