【图神经网络实战】深入浅出地学习图神经网络GNN（上）
V：点，每个点都有自己的特征向量（特征举例：邻居点数量、一阶二阶相似度）E：边，每个边都有自己的特征向量（特征举例：边的权重值、边的定义）U：整个图，每个图都有自己的特征向量（特征举例：节点数量、图直径）传统神经网络（CNN、RNN、DNN）要求输入格式是固定的（如2424、128128等）。但在实
【图神经网络实战】深入浅出地学习图神经网络GNN（上）
V：点，每个点都有自己的特征向量（特征举例：邻居点数量、一阶二阶相似度）E：边，每个边都有自己的特征向量（特征举例：边的权重值、边的定义）U：整个图，每个图都有自己的特征向量（特征举例：节点数量、图直径）传统神经网络（CNN、RNN、DNN）要求输入格式是固定的（如2424、128128等）。但在实
图卷积神经网络GCN的一些理解以及DGL代码实例的一些讲解
近些年图神经网络十分火热，因为图数据结构其实在我们的现实生活中更常见，例如分子结构、人的社交关系、语言结构等等。NLP中的句法树、依存树就是一种特殊的图，因此，图神经网络的学习也是必不可少的。GCN是图卷积神经网络，初期研究者为了从数学上严谨的推导该公式是有效的，所以会涉及到诸如傅里叶变换，拉普拉斯
轻量级图卷积网络LightGCN介绍和构建推荐系统示例
今天介绍的这个模型被称作：Light Graph Convolution Network 或 LightGCN。LightGCN 非常轻量级，训练速度比其他基于 GCN 的模型快得多，并且在效果上表现得也非常不错
使用 PyTorch Geometric 在 Cora 数据集上训练图卷积网络GCN
本文将告诉你如何将斯坦福大学（CS224W: Machine Learning with Graphs）应用到实际当中并复现一篇论文的结果。
