graphsage专题

【intro】GraphSAGE

论文 https://arxiv.org/pdf/1706.02216 abstract 大图中节点的低维embedding已经被证明在各种预测任务中非常有用，然而，大多数现有的方法要求在embedding训练期间图中的所有节点都存在;这些先前的方法属于直推式（transductive），不能自然地推广到看不见的节点。这里我们介绍GraphSAGE，一个通用的归纳式（inductive）框架

图神经网络三剑客：GCN、GAT与GraphSAGE

$GraphSage$

GraphSage

背景大型图中节点的低维嵌入在各种预测任务中非常有用。GraphSage是一种通用的归纳框架，它利用节点特征信息（例如，文本属性）有效地为以前看不见的数据生成节点嵌入。相比于对每个节点训练单独的嵌入，GraphSage学习了一个函数，通过对节点局部邻域的特征进行采样和聚合来生成嵌入。如图1所示，不同于对每个节点训练一个对应的嵌入向量，GraphSage训练

GraphSAGE 到底在训练什么？图上的Mini-Batch 是怎么训练的 ?

1. 一个端到端的同构图（Cora数据集）节点分类代码： import argparseimport dglimport dgl.nn as dglnnimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom dgl import AddSelfLoopfrom dgl.data import Cites

GCN,GraphSAGE 到底在训练什么呢？

根据DGL 来做的，按照DGL 实现来讲述 1. GCN Cora 训练代码： import osos.environ["DGLBACKEND"] = "pytorch"import dglimport dgl.dataimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom dgl.nn.pyt

$【图神经网络】GraphSAGE 无监督训练源码剖析$

【图神经网络】GraphSAGE 无监督训练源码剖析

概述本教程主要介绍pytorch_geometric库examples下的graph_sage_unsup.py的源码剖析，主要的关键技术点，包括：如何实现随机采样的？SAGEConv是如何训练的？关键问题1，随机采样和采样方向的问题（有向图）首先要理解的是，采样的过程和特征聚合的过程是相反的，采样的过程，比如，如下图所示，先采样A节点的一阶邻域节点，再根据一阶采样得到的节

图神经网络必读的5个基础模型: GCN, GAT, GraphSAGE, GAE, DiffPool.

来源：机器学习算法那些事极市平台 https://zhuanlan.zhihu.com/p/136521625 本文约6000字，建议阅读10分钟本篇文章将从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graph pooling策略DiffPool等等做一个简单的小结。 “近年来，深度学习领域关于图神经网络（Graph Neural Net

Inductive Representation Learning on Large Graphs 论文/GraphSAGE学习笔记

1 动机 1.1 过去的方法现存的方法大多是transductive的，也就是说，在训练图的时候需要将整个图都作为输入，为图上全部节点生成嵌入，每个节点在训练的过程中都是可知的。举个例子，上一次我学习了GCN模型，它的前向传播表达式为： H ( l + 1 ) = σ ( D ~ − 1 2 A ~ D ~ − 1 2 H ( l ) W ( l ) ) H^{(l+1)}=σ(\wid

【论文笔记】GraphSAGE：Inductive Representation Learning on Large Graphs（NIPS）

学习心得 GCN不能泛化到训练过程中没有出现的节点（即属于 t r a n s d u c t i v e transductive transductive 直推式学习，若加入新节点则需要重新训练模型），既然有新增的结点（一定会改变原有节点），那就没必要一定得到每个节点的固定表示。而GraphSAGE就是为了解决这种问题，利用Sample（采样）和Aggregate（聚合）两大核心步骤，通过

B.图算法：图学习之图神经网络GraphSAGE、GIN图采样算法[系列七]

图学习图神经网络算法专栏简介：主要实现图游走模型(DeepWalk、node2vec)；图神经网络算法(GCN、GAT、GraphSage)，部分进阶 GNN 模型（UniMP标签传播、ERNIESage）模型算法等，完成项目实战专栏链接：图学习图神经网络算法专栏简介：含图算法（图游走模型、图神经网络算法等）原理+项目+代码实现+比赛前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：快速掌握图游走

A.特定领域知识图谱知识推理方案：知识图谱推理算法综述[四]（基于图传播的模型：node2vec、GCN、Graphsage、GeniePath等）算法汇总和应用场景归纳

知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等专栏详细介绍：知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等 NLP知识图谱相关技术业务落地方案和码源，本专栏会持续更新包含知识图谱（知识融合、知识推理等）、NLP业务落地方案以及码源

GraphSAGE-Inductive Representation Learning on Large Graphs

简介 GraphSAGE-原文在摘要中这样介绍：we learn a function that generates embeddings by sampling and aggregating features from a node’s local neighborhood.我们学习一个函数，这个函数可以从一个节点的邻居节点中进行采样和聚合特征来生成embedding。如何理解呢？简单来说

GraphSage与DGL实现同构图 Link 预测，通俗易懂好文强推

GraphSage与DGL实现同构图 Link 预测，通俗易懂好文强推文章源码下载地址：点我下载http://inf.zhihang.info/resources/pay/7692.html 书接上文，在作者以前的文章 graphSage还是HAN ？吐血力作综述Graph Embeding 经典好文和一文揭开图机器学习的面纱，你确定不来看看吗，我们已经了解到图机器学习/深度学习