本章来学习一下图注意力网络GAT，首先对标GCN，来谈谈它们的优缺点。 GCN是处理transductive任务的一把利器，transductive任务是指：训练阶段与测试阶段都基于同样的图结构，如下图所示。 ...

不管是GraphSAGE，还是GCN，它们的核心思想其实与朴素的GNN思想一致，都是每个节点根据图的连接结构，通过聚合邻居信息来更新自身节点的信息，再把更新后的节点向量送入神经网络层做进一步的学...

引言 图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）是一种专为图数据设计的深度学习模型。它们能够直接在图结构上操作，捕捉节点间的复杂关系和图的全局结构特征。图神经网络在多种任务中表现出色...

1. 正态分布初始化 正态分布初始化将权重初始化为来自正态（或高斯）分布的随机数。该分布通常以0为均值，其标准差（或方差）可以根据网络的特定需求进行调整。这种方法在保证权重不会开始时过...

引言 神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心技术之一，具有极其重要的意义。它们通过模拟人类大脑的工作机制，使计算机能够学习和识别复杂的模式和数据。这种能力使得神经网络在诸多领域...

引言 图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）是一种专门用于处理图形数据的神经网络架构。图形数据是一种非欧几里得数据，其中主要包括节点（vertices）和边（edges），节点代表实体，边表...

编码器-解码器模型简介 Encoder-Decoder算法是一种深度学习模型结构，广泛应用于自然语言处理（NLP）、图像处理、语音识别等领域。它主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。...

该项目通过利用图神经网络来解析和预测化学分子结构对HIV的活性，展示了深度学习在药物发现领域的应用潜力。项目的核心是如何从分子结构中有效提取特征，并利用这些特征进行准确的活性预测。通...

算法简介 Transformer架构于2017年6月推出。最初的研究重点是自然语言处理领域的翻译任务。随后，几个具有影响力的模型被引入，包括： （1）2018年6月：GPT，第一个预训练的Transformer模型，用...