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posted @ 2021-11-14 16:26
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recognition vs classification The field of recognition or pattern recognition is concerned with the automatic discovery of regularities in data throug 阅读全文
posted @ 2021-11-09 23:01
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图嵌入 (Graph Embedding) 和图神经网络 (Graph Neural Network) Network embedding的目标是得到节点或者整个graph的低维特征向量。 GNN是一些用来端到端处理graph data相关任务的图模型。 阅读全文
posted @ 2021-10-28 16:57
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pytorch框架下—GCN代码详细解读 这篇博客是对论文“SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS， ICLR 2017”中描述的GCN模型代码的详细解读。 阅读全文
posted @ 2021-10-22 22:36
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''' 摘自https://docs.dgl.ai/en/0.6.x/guide_cn/graph-feature.html ''' import dgl import torch as th # 无权图 g = dgl.graph(([0, 0, 1, 5], [1, 2, 2, 0])) # 6 阅读全文
posted @ 2021-10-22 10:58
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''' 摘自https://docs.dgl.ai/en/0.6.x/guide_cn/graph-graphs-nodes-edges.html ''' import dgl import torch as th import networkx as nx import matplotlib.py 阅读全文
posted @ 2021-10-22 10:55
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关于整图分类，有篇知乎写的很好：【图分类】10分钟就学会的图分类教程，基于pytorch和dgl。下面的代码也是来者这篇知乎。 import dgl import torch from torch._C import device import torch.nn as nn import torch 阅读全文
posted @ 2021-10-22 10:39
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zip(*args)解压运算 阅读全文
posted @ 2021-10-22 08:45
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图上的机器学习任务通常有三种类型：整图分类、节点分类和链接预测。本篇博客要实现的例子是节点分类，具体来说是用GCN对Cora数据集里的样本进行分类。 Cora数据集介绍： Cora数据集由许多机器学习领域的paper构成，这些paper被分为7个类别： Case_Based Genetic_Algo 阅读全文
posted @ 2021-10-20 21:37
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网上一些博客也有关于Pycharm远程连接服务器的内容，但是他们说的方法大多需要deployment设置和interpreter配置两步，稍微有点繁琐，根据我的实践经历，只需要interpreter配置这一个步骤就可以，因为在这一步中只要设置好sync folders，就pycharm自动做好了de 阅读全文
posted @ 2021-10-09 16:00
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