深度学习

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传播模型分很多种类，其中 大多数以随机模型（stochastic models） 来 描 述，也 有 用 博 弈 论 模 型（g a m e - theoretic models）来描述的。随机模型又可分为离散时间和连续时间模型、递进性（progressive）和非递进性（non...

1、GCN（图卷积神经网络) 类似CNN（卷积神经网络），只不过CNN用于二维数据结构，GCN用于图数据结构。 2、GCN实际上跟CNN的作用一样，就是一个特征提取器，只不过它的对象是图数据。GCN精妙地设计了一种从图数据中提取特征的方法，从而让我们可以使用这些特征去对图数据进行...

由于每个节点的表示是固定的，所以每添加一个节点，意味着许许多多与之相关的节点的表示都应该调整，开销极大。思想：不得到每个节点的一个固定的表示，而是去学习节点的表示方法。即学习一个节点的信息是怎么通过其邻居节点的特征聚合而来的 （聚合函数）。通过训练聚合节点邻居的函数（卷积层），使...

1、Deep Graph Library（DGL）是一个Python软件包，用于在现有DL框架（例如PyTorch，MXNet，Gluon等）之上实现图神经网络模型。DGL将图神经网络的实现简化为声明一组函数。2、DGL.NN 模块是用户构建GNN图神经网络的基本模块，其中dgl...