图神经网络汇总和总结

该博客是个人对EEG脑电的探索,包含数据集选取、相关论文阅读分析、实验和代码实现等内容。介绍了不同图类型及对应算法,阐述根据任务类型设计损失函数,还讲解了图神经网络的传播、采样、池化三个模块。

下面所有博客是个人对EEG脑电的探索,项目代码是早期版本不完整,需要完整项目代码和资料请私聊。


数据集
1、脑电项目探索和实现(EEG) (上):研究数据集选取和介绍SEED
相关论文阅读分析:
1、EEG-SEED数据集作者的—基线论文阅读和分析
2、图神经网络EEG论文阅读和分析:《EEG-Based Emotion Recognition Using Regularized Graph Neural Networks》
3、EEG-GNN论文阅读和分析:《EEG Emotion Recognition Using Dynamical Graph Convolutional Neural Networks》
4、论文阅读和分析:Masked Label Prediction: Unified Message Passing Model for Semi-Supervised Classification
5、论文阅读和分析:《DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?》
6、论文阅读和分析: “How Attentive are Graph Attention Networks?”
7、论文阅读和分析:Simplifying Graph Convolutional Networks
8、论文阅读和分析:LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation
9、图神经网络汇总和总结
相关实验和代码实现:
1、用于图神经网络的脑电数据处理实现_图神经网络 脑电
2、使用GCN训练和测试EEG的公开SEED数据集
3、使用GAT训练和测试EEG公开的SEED数据集
4、使用SGC训练和测试SEED数据集
5、使用Transformer训练和测试EEG的公开SEED数据集_eeg transformer
6、使用RGNN训练和测试EEG公开的SEED数据集
辅助学习资料:
1、官网三个简单Graph示例说明三种层次的应用_graph 简单示例
2、

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