PyG基于Node2Vec实现节点分类及其可视化
文章目录
- 前言
- 一、导入相关库
- 二、加载Cora数据集
- 三、定义Node2Vec
- 四、定义模型
- 五、模型训练
- 六、可视化
- 完整代码
前言
大家好，我是阿光。
本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
正在更新中~ ✨
PyG基于Node2Vec实现节点分类及其可视化相关推荐
- PyG基于DeepWalk实现节点分类及其可视化
文章目录 前言 一.导入相关库 二.加载Cora数据集 三.定义DeepWalk 四.可视化 完整代码 前言 大家好,我是阿光. 本专栏整理了<图神经网络代码实战>,内包含了不同图神经网络 ...
- PYG教程【四】Node2Vec节点分类及其可视化
本文主要是介绍如何用PyTorch Geometric快速实现Node2Vec节点分类,并对其结果进行可视化. 整个过程包含四个步骤: 导入图数据(这里以Cora为例) 创建Node2Vec模型 训练 ...
- PyG搭建R-GCN实现节点分类
目录 前言 数据处理 模型搭建 1. 前向传播 2. 反向传播 3. 训练 4. 测试 实验结果 完整代码 前言 R-GCN的原理请见:ESWC 2018 | R-GCN:基于图卷积网络的关系数据建模 ...
- PyG搭建GAT实现节点分类
目录 前言 模型搭建 1. 前向传播 2. 反向传播 3. 训练 4. 测试 实验结果 完整代码 前言 GAT的原理比较简单,具体请见:ICLR 2018 | GAT:图注意力网络 模型搭建 首先导入 ...
- PyG基于GCN实现图分类任务
文章目录 前言 一.导入相关库 二.加载MUTAG数据集 三.定义GCN网络 四.定义模型 五.模型训练 六.模型验证 七.结果 完整代码 前言 大家好,我是阿光. 本专栏整理了<图神经网络代码 ...
- 图网络算法——信息传递和节点分类
图网络算法--信息传递和节点分类 在开始介绍下面的算法问题之前,我们首先从提出一个问题,给定一个某些节点具有分类标签的网络结构,我们应该如何去预测网络中其他节点的标签呢? 这种节点分类的方式称为半监督 ...
- 使用PyG进行图神经网络的节点分类、链路预测和异常检测
图神经网络(Graph Neural Networks)是一种针对图结构数据(如社交图.网络安全网络或分子表示)设计的机器学习算法.它在过去几年里发展迅速,被用于许多不同的应用程序.在这篇文章中我们将 ...
- PYG教程【三】对Cora数据集进行半监督节点分类
Cora数据集 PyG包含有大量的基准数据集.初始化数据集非常简单,数据集初始化会自动下载原始数据文件,并且会将它们处理成Data格式. 如下图所示,Cora数据集中只有一个图,该图包含2708个节点 ...
- GCN实战深入浅出图神经网络第五章：基于Cora数据集的GCN节点分类 代码分析
GCN实战深入浅出图神经网络第五章:基于Cora数据集的GCN节点分类 代码分析 文章目录 GCN实战深入浅出图神经网络第五章:基于Cora数据集的GCN节点分类 代码分析 SetUp,库声明 数据准 ...
最新文章
- OpenCV源代码分析——SGBM
- deep_sort_face
- 程序员，你是选择25k的996还是18k的八小时工作日
- 总结了下自己的几个典型行为
- 使用uni-app报错this.setData is not a function
- Python中的a+=a和a=a+a的区别（认真看完后，我相信你一定会回来感谢我的）
- mysql显示修改密码_MySQL修改密码
- lua面向对象编程之点号与冒号的差异详细比较
- 丘成桐现身合肥分享发现数学之美 点赞中国科大年轻学子
- hex文件格式解析_玩转Hex文件
- 空间机器人建模与仿真报告
- 发票专用驱动sjz_增值税发票选择确认平台使用手册
- 微信授权登陆服务器,微信公众号开发流程--微信第三方授权登陆流程
- 微信企业号上传图片 php,C#开发微信门户及应用-微信企业号的消息发送（文本、图片、文件、语音、视频、图文消息等）...
- BIOS控制降频温度设置
- c语言remainder函数,remainder
- Dubbo 第一章：详情版
- （c语言）字符串的大小写字母转化函数
- [译]C++中的内存同步模式(memory order)
- Error parsing HTTP request header...java.lang.IllegalArgumentException: Invalid character found in m