cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记14 Reasoning over Knowledge Graphs
1. Reasoning over Knowledge Graphs回忆：知识图谱补全任务1本章主旨：介绍如何实现知识图谱上的多跳推理任务。回答多跳查询问题，包括path queries和conjunctive queries。在某种程度上也可以说是在做知识图谱预测问题，在对任意predictive...
cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记13 Colab 3
1. 实现GraphSAGE和GAT在colab 21 中，我们是直接使用PyG内置的GCNConv来建模。在本colab中，我们将自己设计message-passing模型，建立单层GNN，并实现一个可泛化的堆叠GNN模型，应用在CORA数据集上。CORA数据集是一张引用网络，节点是文档，无向边是...
cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记12 Knowledge Graph Embeddings
本章主要内容：本章首先介绍了 异质图heterogeneous graph 和 relational GCN (RGCN)。接下来介绍了 知识图谱补全knowledge graph completion 任务，以及通过图嵌入方式的四种实现方式及其对关系表示的限制：TransE，TransR，Dist...
cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记11 Theory of Graph Neural Networks
本章主要内容：本章主要学习GNN模型的表达能力expressive power，即将不同图数据表示为不同嵌入向量的能力。我们主要考虑图中节点的局部邻居结构 local neighborhood structure 信息，GNN通过计算图 computational graph 捕获节点的局部邻居结构...
cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记10 Applications of Graph Neural Networks
本章主要内容：本章继续上一章1内容，讲design space剩下的两部分：图增强，如何训练一个GNN模型（GNN训练全流程）。在图增强方面：首先介绍图增强的原因和分类。然后分别介绍：graph feature augmentation的方法：使用常数特征、独热编码、图结...
cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记9 Graph Neural Networks 2: Design Space
本章主要内容：本章主要介绍了GNN的设计空间design space，也就是设计一个GNN模型中的各种选择条件。（下一章继续讲这个）本章首先讲了GNN单层的设计选择。一层GNN包含信息转换和信息聚合两个部分。讲了三种典型实例GCN、GraphSAGE、GAT。GCN相当于用权重矩阵和节点度数归一化实...
cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记8 Colab 2
1. PyG包的Dataset和Data这部分的详细解释可以参考我写的另一篇博文：PyTorch Geometric (PyG) 入门教程 。2. ogb包介绍因为没有写过专门的ogb包教程，所以将对ogb包的概览和理解都写在这里。以后如有需要可能会整合为专门的相关教程。obg包很多函数没有文档，所...
cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记7 Graph Neural Networks 1: GNN Model
1. Graph Neural Networks 1: GNN Model回忆一下节点嵌入1任务。其目的在于将节点映射到d维向量，使得在图中相似的节点在向量域中也相似。我们已经学习了 “Shallow” Encoding 的方法来进行映射过程，也就是使用一个大矩阵直接储存每个节点的表示向量，通过矩阵...
cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记6 Message Passing and Node Classification
本章主要内容：我们的任务是：已知图中一部分节点的标签，用图中节点之间的关系来将标签分配到所有节点上。属于半监督学习任务。本节课我们学习message passing方法来完成这一任务。对某一节点的标签进行预测，需要其本身特征、邻居的标签和特征。message passing的假设是图中相似的节点之间...
cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记5 Colab 1：Node Embeddings
本colab以无向图 Karate Club Network1 （有34个节点，78条边）为例，探索该数据集的相关统计量，并将从NetworkX下载的数据集转换为PyTorch的Tensor格式，用边连接作为节点相似性度量指标实现shallow encoder（以 nn.Embedding 为emb...
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