【dgl学习】dgl实现GAT（图注意力网络）

最新推荐文章于 2023-12-05 19:22:06 发布
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#学习 #图神经网络

本文阐述了1GAT的实现步骤,详细介绍了这一图注意力网络的重要组成部分和技术细节。
dgl-GAT从源码分析
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
03-21 962
目录 1、 2、 GCN GAT 分析 实现 多头注意力 完整GAT模型 3、 1、 2、 GCN GAT 分析 实现 https://docs.dgl.ai/api/python/nn.pytorch.html#gatconv https://github.com/dmlc/dgl/tree/master/python/dgl/nn/pytorch/conv 模型 https://github.com/dmlc/dgl/tree/master..
图注意力网络：GAT理论+代码实现
最新发布
2302_80295520的博客
08-13 726
图注意力网络：GAT
DGL中的GAT
NockinOnHeavensDoor的博客
07-25 2878
DGL自带的很多函数 看GAT之前，先看看DGL库自带的一些函数，遵循消息传播范式，DGL自带了很多消息函数和传播函数，都在Builtin message passing functions中，总的来说，DGL由两个api组成消息传播： send(edges, message_func) ：for computing the messages along the given edges recv(...
DGL GAT
LoveKKarlie_的博客
06-15 1929
GAT DGL document DGL GAT DGL官方教程GAT # Case 1: Homogeneous graph pip install dgl import dgl import numpy as np import torch as th from dgl.nn import GATConv g = dgl.graph(([0,1,2,3,2,5], [1,2,3,4,0,3])) # print(g) # print(g.nodes()) # print(g.edges()) g =
图神经网络框架DGL实现Graph Attention Network (GAT)笔记
昔风不起，唯有努力生存！
03-30 4276
参考列表： [1]深入理解图注意力机制 [2]DGL官方学习教程一 ——基础操作&消息传递 [3]Cora数据集介绍+python读取 一、DGL实现GAT分类机器学习论文 程序摘自[1]，该程序实现了利用图神经网络框架——DGL，实现图注意网络（GAT）。应用demo为对机器学习论文数据集——Cora，对论文所属类别进行分类。（下图摘自[3]） 1. 程序 Ubuntu：18.04 cuda：11.1 cudnn：8.0.4.30 pytorch：1.7.0 networkx：2.5 impor
使用DGL实现GAT（并在6个节点的2分类图中进行简单应用）
qq_43858783的博客
12-05 744
【代码】使用DGL实现GAT（并在6个节点的2分类图中进行简单应用）
基于注意力机制的图神经网络且考虑关系的R-GAT的一些理解以及DGL代码实现
学习笔记
07-05 5734
因为R-GAT在DGL的官网上并没有给出实例教程，然后原文的代码实在是太长了，完全头大，只能在网上疯狂搜索野生代码，最后搜到一个通过DGL中的GATConv代码改出来的R-GAT，虽然有些细节并不是非常确定，但是大体上思路是不错的，R-GAT就是为每种关系配了一个注意力机制层，然后计算出对应的关系注意力权重，最后再加到节点里就可以了。GCN通过节点的度来确定传递信息的权重，但是并没有考虑关系的影响；R-GCN考虑到了关系对信息传递的影响，但是当图节点增加时，关系的迅速增长，以及某些关系的数据比较少，容易出现
【图神经网络】图注意力机制GAT以及Pytorch实现
sxl的博客
04-25 8935
[1]【GNN】GAT：Attention 在 GNN 中的应用 [2]图注意力网络(GAT) ICLR2018, Graph Attention Network论文详解 [3]https://github.com/dmlc/dgl/tree/master/examples/pytorch/gat [4]https://github.com/PetarV-/GAT
DGL简单示例，GCN，GAT
03-08
在本压缩包中，我们关注的是图神经网络（GNN）相关的学习资源，特别是DGL（Dynamic Graph Library）的应用，包括图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）。DGL是一个用于图神经网络的高级库，支持多种深度学习框架，...
pna:PyTorch，DGL和PyTorch Geometric中图神经网络的主要邻域聚合的实现
04-22
在PyTorch，DGL和PyTorch Geometric中实现图网的主要邻域聚合 。 概述 我们提供PyTorch，DGL和PyTorch Geometric框架中的主要邻域聚合（PNA）的实现，以及用于生成和运行多任务基准的脚本，用于运行实际基准的脚本，...
DGL官方教程--图注意力网络（GAT）
weixin_45613751的博客
01-27 1万+
Note: Click here to download the full example code Graph attention network Authors: Hao Zhang, Mufei Li , Minjie Wang Zheng Zhang 在本教程中，您将学习图注意力网络（GAT）以及如何在PyTorch中实现它。您还可以学习可视化并了解注意力机制所学到的知识。 图卷积网络...
图注意力网络GAT in DGL
weixin_41741485的博客
04-09 1726
GAT in DGL GAT引入注意力机制来代替静态的归一化卷积操作。 from dgl.nn.pytorch import GATConv import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class GATLayer(nn.Module): def __init__(self, g, in_d...
基于注意力机制的图神经网络GAT的一些理解以及DGL官方代码的一些理解
学习笔记
07-02 3582
昨天的R-GCN是对GCN的一种改进，因为考虑了关系，那么今天的GAT也是对GCN的一种改进，就算使用注意力机制来确定每个节点更新特征时，邻居节点传来的特征的比例，就相当于使用注意力机制来计算特征权重，而不是GCN简单通过度来计算特征权重。如果知道注意力机制应该会比较快理解GAT，目前注意力机制很常见，LSTM、CNN加上注意力机制一般效果都会提升，Transformer就是一个完完全全的多头自注意力机制架构并且再NLP和CV领域取得非常好的效果，放在图神经网络中同样也能够取得比较好的效果。 其中 hi(l
两种GAT实现
yimenren的博客
12-14 3206
目录 不使用GPU 使用GPU 不使用GPU 参考：图神经网络框架DGL实现Graph Attention Network (GAT)笔记_昔风不起，唯有努力生存！-优快云博客_dgl实现gathttps://blog.youkuaiyun.com/u013468614/article/details/115329460 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np c
【图神经网络】图神经网络框架DGL1.0初体验
小哲的博客
03-16 1317
DGL 1.0 总结了过去三年学术界或工业界对图深度学习和图神经网络（GNN）技术的各类需求。从最先进模型的学术研究到将 GNN 扩展到工业级应用，DGL 1.0 为所有用户提供全面且易用的解决方案，以更好的利用图机器学习的优势。
图深度学习入门教程（六）——注意力机制与图注意力
weixin_43672348的博客
04-20 9773
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
DGL框架之 message function 和 reduce function 相关介绍
子耶
09-16 2975
文章目录DGL两个APIBuiltin message passing functionsMultiGraphsReference DGL 两个API message function（消息函数） 消息函数通过边获取变量： （1）用 e.src.data 获得这条边出发节点的特征信息 （2）用 e.dst.data 获得这条边目标节点的特征信息 （3）用 e.data 获得这条边的特征信息 ...
DGL系列之(二)：使用DGL实现GCN
just_so_so_fnc的博客
03-10 5129
import dgl import dgl.function as fn import torch as th import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from dgl import DGLGraph gcn_msg=fn.copy_src(src="h",out="m") gcn_reduce=fn.sum(msg="m",...
DGL官方学习教程一 ——基础操作&消息传递
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weixin_43153762的博客
06-06 1万+
1.DGL Basics 图神经网络库DGL的基础操作：https://blog.youkuaiyun.com/u014281392/article/details/89436033 DGL 作者答疑！关于 DGL 你想知道的都在这里：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2MDE5MTQxNg==&mid=2649695390&idx=1&sn=...
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