pytorch图-阿里云

使用pytorch构建图卷积网络预测化学分子性质

图和图神经网络化学或物理中的模型通常是一个连续函数，例如y=f(x₁，x₂，x₃，…，x)，其中x₁，x₂，x₃，…，x是输入，y是输出。这种模型的一个例子是确定两个点电荷q 1和q 2之间的静电相互作用(或力)的方程，它们之间的距离r存在于具有相对介电常数εᵣ的介质中，通常称为库仑定律。如果我...

PyTorch搭建基于图神经网络（GCN）的天气推荐系统（附源码和数据集）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言留下QQ~~~一、背景极端天气情况一直困扰着人们的工作和生活。部分企业或者工种对极端天气的要求不同，但是目前主流的天气推荐系统是直接将天气信息推送给全部用户。这意味着重要的天气信息在用户手上得不到筛选，降低用户的满意度，甚至导致用户的经济损失。我们计划开发一...

PyTorch搭建图卷积神经网络（GCN）完成对论文分类及预测实战（附源码和数据集）

需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、数据集简介我们将使用Cora数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为7个类别，类别分别是1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的...

图注意力网络论文详解和PyTorch实现

消息(嵌入)通过多个GNN层在图中的节点之间传递。每个节点聚合来自其邻居的消息以更新其表示。这个过程跨层重复，允许节点获得编码有关图的更丰富信息的表示。gnn的一主要变体有GraphSAGE[2]、Graph Convolution Network[3]等。图注意力网络(GAT)[1]是一类特殊的...

AI框架跟计算图什么关系？PyTorch如何表达计算图？

目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达，通过通用的数据结构（张量）来理解、表达和执行神经网络模型，通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。本节将会以AI概念落地的时候，遇到的一些问题与挑战，因此引出了计算图的概念来对神经网络模型进行统一抽象。接着展开什么是计算，计...

【Pytorch神经网络实战案例】22 基于Cora数据集实现图注意力神经网络GAT的论文分类

注意力机制的特点是，它的输入向量长度可变，通过将注意力集中在最相关的部分来做出决定。注意力机制结合RNN或者CNN的方法。1 实战描述【主要目的：将注意力机制用在图神经网络中，完成图注意力神经网络的结构和搭建】1.1 实现目的有一个记录论文信息的数据集，数据集里面含有每一篇论文的关键词以及分类信息，...

【Pytorch神经网络理论篇】 29 图卷积模型的缺陷+弥补方案

同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇...

【Pytorch神经网络理论篇】 28 DGLGraph图的基本操作（缺一部分明天补）

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【Pytorch神经网络理论篇】 27 图神经网络DGL库：简介+安装+卸载+数据集+PYG库+NetWorkx库

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【Pytorch神经网络理论篇】 26 基于空间域的图卷积GCNs（ConvGNNs）：定点域+谱域+图卷积的操作步骤

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