参考书籍:《深入浅出图神经网络-GNN原理解析》
代码实现汇总
资料 | 链接/页码 |
本书的配套代码 (包含如下4章的代码、数据集,PyTorch实现) | 配套代码链接见下方 |
第五章-GCN实战 | P101~P108 |
第七章-GraphSage实战 | P148~P152 |
第八章-图分类实战 | P169~P177 |
第九章-图自编码器 | P189~P195 |
配套代码链接:配套代码
分如下八部分介绍书籍中的内容:图简介、神经网络基础、卷积神经网络、表示学习、GCN的性质、GNN变体与框架、基于GNN的图表示学习、GNN的应用简介
图简介
神经网络基础
卷积神经网络
表示学习
GCN的性质
GNN变体与框架
基于GNN的图表示学习
只介绍“无监督图表示学习”
GNN的应用简介
参考文献
【2】Deep graph infomax[J]. arXiv preprint arXiv: 1809.10341, 2018
结尾
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