GNN算法 图神经网络相关算法重构及实现教程。 受到pytorch_geometric启发，我们开发了基于Tensorflow的GNN库： ，其中集成了高效且对科研工作者友好的GNN模型。GNN-algorighms则是基于tf_geometric对近几年如火如荼的图神经模型进行此类以及以及手把手教大家实现GNN模型的教程。 目录 本人才疏学浅，如教程有任何不妥当或错误之处，欢迎扫描下方的二维码加群或者开问题讨论。同时本群也欢迎志同道合之士加群共同探讨图神经网络。AI恒久远，GNN永流传。（由于GNN-algorithms交流群人数已经超过200人，只能通过邀请进群，有意者请扫码加我微信，邀你进群）

GraphDeeSmartContract 此仓库是使用图神经网络（DR-GCN）进行智能合约漏洞检测的python实现。 要求 所需的包 python 3或以上 PyTorch 1.0.0 numpy的1.18.2 sklearn用于模型评估 运行以下脚本以安装所需的软件包。 pip install --upgrade pip pip install torch==1.0.0 pip install numpy==1.18.2 pip install scikit-learn 引文 如果您想在引用我们的或代码库，请使用以下引用： @inproceedings{ijcai2020-454, title = {Smart Contract Vulnerability Detection using Graph Neural Network}, author =

1、自己上传的自己的实验资料

基于图神经网络的代码漏洞检测方法

Pytorch深度学习与图神经网络卷1：基础知识的ppt与code下载

图神经网络(GNN)是一类基于深度学习的处理图域信息的方法, 它通过将图广播操作和深度学习算法结合, 可以让图的结构信息和顶点属性信息都参与到学习中, 在顶点分类、图分类、链接预测等应用中表现出良好的效果和可解释性, 已成为一种广泛应用的图分析方法. 然而现有主流的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)没有为图神经网络计算提供高效的存储支持和图上的消息传递支持, 这限制了图神经网络算法在大规模图数据上的应用. 目前已有诸多工作针对图结构的数据特点和图神经网络的计算特点, 探索了大规模图神经网络系统的设计和实现方案. 首先对图神经网络的发展进行简要概述, 总结了设计图神经网络系统需要面对的挑战; 随后对目前图神经网络系统的工作进行介绍, 从系统架构、编程模型、消息传递优化、图分区策略、通信优化等多个方面对系统进行分析; 最后使用部分已开源的图神经网络系统进行实验评估, 从精确度、性能、扩展性等多个方面验证这些系统的有效性.

USTGCN：使用图形神经网络进行交通预测的统一时空建模 作者 这是IJCNN 2021接受的“使用图形神经网络进行交通预测的统一时空建模”的pytorch实现。 环境设置 克隆git项目： $ git clone https://github.com/AmitRoy7781/USTGCN 创建一个新的conda环境并安装所需的软件包（命令适用于ubuntu 16.04） $ conda create -n TrafficEnv python=3.7 $ conda activate TrafficEnv $ pip install -r requirements.txt 基本用法： 主要参数： --dataset The input traffic dataset(default:PeMSD7) --GNN_layers Number of l

初学者对于一篇点云3D目标检测论文的总结

我们世界的许多方面都可以用相互作用的部分组成的系统来理解，从物理中的多对象系统到复杂的社会动力学。让模型了解这种组合结构对于泛化和数据高效学习非常重要。这就产生了一类称为图神经网络(GNNs)的模型。

现为**南洋理工大学助理研究员的 Chaitanya Joshi 将为读者介绍图神经网络和 Transformer 之间的内在联系**。具体而言，作者首先介绍 **NLP 和 GNN 中模型架构的基本原理**，使用公式和图片来加以联系，然后讨论怎样能够推动这方面的进步。本文由智察机器人利用深度学习和知识图谱等技术, 从海量信息中自动发现并生成。共享此文前做了md标注，以期充分消化理解此文。