课节5:图神经网络算法（二）：领居聚合

1.三种经典聚合函数

2.怎么评估聚合函数的表达能力—单射

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课节5:图神经网络算法（二）：图采样
从上图变化到下图上图右边的例子,对节点进行一个随机的采样,结果采样到的节点是互不相连的(特别是在图规模很大的时候,随机采样出来的节点很有可能是孤立的),然而这种孤立的点是不符合GNN的要求的.(即一 ...
课节5:图神经网络算法（二）
图采样详解邻居聚合 GraphSage实战为了保证计算量在一个可接受的一个范围内,就要用到图采样.
课节5:图神经网络算法（二）：GraphSage实践
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1343890
课节6: 图神经网络进阶模型之 ERNIESage下
课节6: 图神经网络进阶模型之 ERNIESage 上
ERNIESage是用在NLP的一个模型. UniMP是标签传播的一个模型 https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/lessonvideo/9370 ...
图神经网络（二）GCN的性质（3）GCN是一个低通滤波器
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【OpenI开源项目推荐-GammaGL】支持国内外主流深度学习框架的图神经网络算法库
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百度图神经网络学习——day04：图神经网络算法（二）
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