【图神经网络】图变分自编码器VGAE

最新推荐文章于 2024-10-14 18:11:20 发布
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分类专栏： 图机器学习 文章标签： 人工智能 深度学习 图神经网络
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博客聚焦图自编码器相关前沿内容，列出了多篇参考文献，涉及图变分自编码器、图对抗生成网络等，探讨了图自编码器的起源和应用，与人工智能、深度学习领域紧密相关。

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【NIPS 2016图神经网络论文解读】Variational Graph Auto-Encoders (VGAE) 基于VAE的图变分自编码器
捡起一束光的博客
12-25 6513
Thomas N. Kipf大佬不仅是这篇VGAE的作者，而且还是大名鼎鼎GCN模型的作者。 VGAE是GCN在Variational Graph Auto-Encoders (VAE)的应用。
【Pytorch项目实战】之图像生成：编码器-解码器、自编码器AE、变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN
shinuone的博客
01-28 2692
在CNN中，编码器 - 解码器网络通常看起来像这样（CNN编码器和CNN解码器），这是执行图像的语义分割的网络。网络的左半部分。
VGAE（自编码器）
zz1049694353的博客
07-21 2839
1.GAE(图自编码器) 其中，graph由A、X两个矩阵代表图信息，最重要的GCN公式可解释为： Z为中间编码器生成的隐层即最终生产的embedding。其中GCN具体实现为如下的两层的GCN： 其中，为图邻接矩阵A的拉普拉斯矩阵。表现了图中信息扩散的趋势方向。即把自己邻居的信息累计起来也加入为自己的特征的一部分。两层的GCN即获取二阶邻居。 2.变分图自编码器（VGAE） 在GAE的基础上，不再生成确定的Z，相反生成Z的分布（从一个（多维）高斯分布中采样得到）。 参考...
Variational graph auto-encoders (VGAE)
连理o的博客
06-27 1711
图自编码器、变分图自编码器
vgae_pytorch-master_vgae_vgae_pytorch-master_
09-29
图形自动编码器的pytorch实现，参考论文vgae
深入理解变分图自编码器（VGAE）：原理、特点、作用及实现
qq_42754434的博客
07-09 3198
图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）在处理图结构数据方面展现出强大的能力。其中，变分图自编码器（Variational Graph Auto-Encoder, VGAE）是一种无监督学习模型，广泛用于图嵌入和图聚类任务。本文将深入探讨VGAE的原理、特点、作用及其具体实现。
【GNN】VGAE：利用变分自编码器完成图重构
阿泽的学习笔记
05-21 5171
今天学习的是 Thomas N. Kipf 的 2016 年的工作《Variational Graph Auto-Encoders》，目前引用量为 260 多。 VGAE 属于图自编码器，是图神经网络细分类别的一大类。Kipf 同学也非常厉害，其影响力最大的一篇论文莫过于 2017 年提出的 GCN 模型。 VGAE 全称为 Variational Graph Auto-Encoders，翻译过来就是变分图自编码器，从名字中我们也可以看出 VGAE 是应用于图上的变分自编码器，是一种无监督学习框架。 看到这
通过图神经网络（GNN）来参数化变分自编码器（VAE）
最新发布
04-09
因此，结合图神经网络（Graph Neural Network, GNN），可以设计出适用于图数据的变分图自编码器（Variational Graph Autoencoder, VGAE）。VGAE 利用 GNN 提取节点特征，并将其映射到潜在空间中进行重建和生成。 --...
变分图自编码器（VGAE）和图自编码器（GAE）模型链接预测
03-25
变分图自编码器（Variational Graph Autoencoder, VGAE）和图自编码器（Graph Autoencoder, GAE）都是基于图神经网络的方法，旨在通过对图结构的学习来生成节点嵌入向量。这些嵌入可以进一步用于各种下游任务，例如...
【论文阅读】Variational Graph Auto-Encoders(VGAE) | day10、11
qq_41821608的博客
01-27 2458
Variational Graph Auto-Encoders 变分图自动编码器 - 2016-11-21 文章目录一、模型1.定义2.变分自编码器相关知识3.推断模型-编码器4.生成模型-解码器5.学习过程   变分图自编码器VGAE：使用变分自编码器VAE，针对图结构数据，构建无监督学习模型。利用潜在变量，学习无向图的可解释的潜在表示。   基于引文网络构造的无监督VGAE模型的潜在空间。灰色线条表示引用连接，彩色点表示不同类型的论文。 一、模型   该模型由一个卷积神经网络的编码器，和一个简单的内置
代码解读VGAE（Variational graph auto-encoders）
salaryhhhh的博客
02-20 2296
VGAE详细的代码解读
VGAE（Variational graph auto-encoders）论文及代码解读
瞳瞳瞳呀
08-09 1万+
一，论文来源 论文pdf Variational graph auto-encoders 论文代码 github代码 二，论文解读 理论部分参考： Variational Graph Auto-Encoders（VGAE）理论参考和源码解析 VGAE（Variational graph auto-encoders）论文详解 理论方面其实前面两位大佬说的很好了，这里我只是来阐述两点： 1.测试方法： 模型在数据集的不完整版本上训练，其中部分引用链接(边)已被移除，而所有节点特征被保留。 我们从先前移除的边和相
【生成模型】变分自编码器（VAE）及图变分自编码器（VGAE）
我的技术栈碎碎念空间
09-21 7252
这段时间在学习机器学习中有关不确定性和概率分布的知识，发现了VAE这样一个有趣的方向，想抓紧时间整理一下VAE的主要思想和方法，然后思考如何迁移应用到自己的研究方向上。 从直观上理解VAE 变分自编码器（Variational Auto-Encoders，VAE）是深度生成模型的一种形式（GAN也是其中一种），VAE是基于变分贝叶斯推断的生成式网络结构。传统自编码器是通过数值方式描述潜在空间的不同，而VAE以概率的方式描述潜在空间的不同，是一种无监督式学习的生成模型。 举个简单的例子说明变分自编码模型，输
NeurIPS 2016 | VGAE：变分图自编码器
KI的博客
07-12 2760
NeurIPS 2016 | VGAE：变分图自编码器
第六周.02.VGAE带读+代码实操
老毛的博客
07-16 6096
文章目录 本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》 公式输入请参考：在线Latex公式 本周涉及到auto encoder，这个思想在CV和语音处理上都有应用，有想简单了解这块的，看我的笔记： Deep Auto-encoder More About Auto-Encoder VAE看这里：Unsupervised Learning.05: Deep Generative Model (Part I) 本节主要讲VGAE:Variational Graph Auto-Encoders Variati
深度学习基础----GAE和VGAE
weiwei935707936的博客
08-21 2119
GAE和VGAE快速入门
图自编码器（GAE）与变分图自编码器（VGAE）
热门推荐
小鱼的小窝
10-10 1万+
在学习图自编码器之前先了解一下自编码器与变分自编码器。
Variational Graph Auto-Encoders（VAGE）论文内相关公式以及相关概念解读
2301_76522976的博客
10-14 1155
VGAE 简介VGAE是一种用于处理图结构数据的模型。图结构数据是一种特殊的数据类型，由节点（nodes）和边（edges）组成，常见于社交网络、引文网络等领域。该模型是基于变分自编码器（VAE）的，VAE 是一种常用于生成模型的神经网络架构。VAE 的目的是学习数据的潜在表示（latent representations），这有助于对输入数据进行压缩、生成新样本等。
图网络分类以及一些通用框架
Andre_Jan的博客
03-12 3118
图网络分为 递归图神经网络（Recurrent Graph Neural Networks） 图卷积神经网络（Graph Convolution Networks） 图注意力网络（Graph Attention Networks） 图自编码器（Graph Auto-encoder） 图时空网络（Graph Spatial-Temporal networks） 图生成网络（Graph Generative Networks） 图强化学习（Graph Reinforcement Learning） 图对抗
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