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GraphNeuralNetwork-master.zip
图神经网络实现,众所周知,2017年ICLR出产的GCN现在是多么地热门,仿佛自己就是图神经网络的名片。然而,在GCN的风头中,很多人忽略了GCN本身的巨大局限——Transductive Learning——没法快速表示新节点,这限制了它在生产环境中应用。同年NIPS来了一篇使用Inductive Learning的GraphSAGE,解决了这个问题。今天,让我们来一起琢磨琢磨这个GraphSAGE是个什么玩意儿。
2020-03-08
GraphSAGE-master.zip
GraphSAGE源代码,供参考学习。目前大多数图嵌入方法在训练过程中需要图中所有节点参与,属于直推学习(transductive),无法直接泛化到之前未见的节点。本文提出一种适用于大规模网络的归纳式(inductive)模型-GraphSAGE,能够为新增节点快速生成embedding,而无需额外训练过程。 GraphSage训练所有节点的每个embedding,还训练一个聚合函数,通过从节点的相邻节点采样和收集特征来产生embedding。本文训练一组aggregator函数来从一个节点的邻节点aggregate特征信息,每个aggregator函数从不同的hops或搜索深度aggregate信息。
2020-03-08
机器人视觉处理 vs2003作品 界面也相当华丽
1.walkwhitedlg 当按“关闭”时存在内存泄漏 -----Ok
2.void Motion() updatedata();??????????-->/////////
3.修改后注释/////bemodified
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////4.显示器的分辨率要求 1024*768 ,如何检测显示器分辨率,如果不是1024*768,则给警告///
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5.连续转换"实验一","实验二"几次会出现 Assertion Debug ----Ok
6.遥操作实验,两个单选按钮按下后如何取消整个窗口的焦点状态,从而使按键操作有效---OK
2008-11-10
空空如也
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