圖神經網絡Graph Neural Network
前言 在我上一篇博客，介紹基於random walk的節點表示方式，該方法的主要是思想是以one-hot的形式，經過Embedding層得到node vector，然後優化以下的似然函數來得到最優的Embedding Matrix m a x ∑ u ∈ V l o g P ( N R ( u ) ∣ z u ) max \sum_{u \in V} logP(N_R(u)|z_u) maxu∈V
相關文章
- 1. 【Graph Neural Network 圖神經網絡】1.Recurrent Graph Neural Network 循環圖神經網絡
- 2. 圖神經網絡(Graph Neural Network， GNN)
- 3. Graph Neural Network Model (origin) =======================圖神經網絡
- 4. 圖神經網絡 The Graph neural network model
- 5. 【Graph Neural Network】圖神經網絡GNN
- 6. 圖神經網絡（Graph neural networks）綜述
- 7. Graph Neural Networks(圖神經網絡)
- 8. 圖神經網絡（Graph Neural Networks）概述
- 9. Introduction to Graph Neural Network (GNN) 圖神經網絡入門詳解
- 10. HetGNN-Heterogeneous Graph Neural Network 異構圖神經網絡 KDD2019
- 更多相關文章...
- • 網絡協議是什麼？ - TCP/IP教程
- • netwox網絡工具集入門教程 - TCP/IP教程
- • Docker容器實戰(一) - 封神Server端技術
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 【Graph Neural Network 圖神經網絡】1.Recurrent Graph Neural Network 循環圖神經網絡
- 2. 圖神經網絡(Graph Neural Network， GNN)
- 3. Graph Neural Network Model (origin) =======================圖神經網絡
- 4. 圖神經網絡 The Graph neural network model
- 5. 【Graph Neural Network】圖神經網絡GNN
- 6. 圖神經網絡（Graph neural networks）綜述
- 7. Graph Neural Networks(圖神經網絡)
- 8. 圖神經網絡（Graph Neural Networks）概述
- 9. Introduction to Graph Neural Network (GNN) 圖神經網絡入門詳解
- 10. HetGNN-Heterogeneous Graph Neural Network 異構圖神經網絡 KDD2019