我的数据是调查问卷类型，性别年龄受教育程度生活满意度等等，想用gnn来进行节点分类预测，其实就是个二分类问题，网上很多都是用的网上已有的数据集。对于用自己的数据来构建自己的数据集应该从哪里入手呢，最好有现成的代码，可以给我一点点思路吗？
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- 2022-10-21 11:36回答 1 已采纳 随着机器学习、深度学习的发展，语音、图像、自然语言处理逐渐取得了很大的突破，然而语音、图像、文本都是很简单的序列或者网格数据，是很结构化的数据，深度学习很善于处理该种类型的数据。然而现实世界中并不是所
- 2023-04-20 10:03回答 6 已采纳 关于loss变化的问题，可能是因为RNN循环的次数较多（32），导致模型训练较慢，需要更多的迭代才能收敛。此外，模型可能存在梯度爆炸或消失问题，可以尝试加入梯度裁剪或使用其他的优化器和学习率调整策略。
- 2020-04-22 11:00回答 2 已采纳 您好，这个问题是什么原因呢？我也遇到了同样的问题
- 2022-10-04 16:53WSKH0929的博客 邻居点数量、一阶二阶相似度）E：边，每个边都有自己的特征向量（特征举例：边的权重值、边的定义）U：整个图，每个图都有自己的特征向量（特征举例：节点数量、图直径）传统神经网络（CNN、RNN、DNN）要求输入格式...
- 2023-03-21 17:41回答 1 已采纳 基于GPT的解答LightGCN、GCN 和 GNN 都是用于图神经网络 (Graph Neural Networks) 的模型。它们的主要区别在于其图神经网络的结构和算法。 GCN（Graph Co
- 2022-05-19 17:18回答 2 已采纳 我觉得就是自圆其说，然后有效果
- 2023-04-09 10:45回答 5 已采纳 以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：'/proc/{}/status'是Linux系统的路径，如果你在Windows系统中使用该路径，会因为找不到目录而出现FileNotFoundEr
- 2023-10-04 09:22梁小憨憨的博客 之前经常看到图神经网络的内容，但是一直都觉得很难，就没有继续了解，现在抽空学习了一下，简单了解GNN是个什么东西，还没有进行代码实践，随着后续的学习，会继续更新代码的内容，这里先记录一下，方便以后查阅。
- 2013-06-04 14:39回答 3 已采纳 Actually, this is not the right way to do benchmarks in Go. The actual standard is to put your be
- 2012-09-18 14:25回答 1 已采纳 tomcat6.0最高支持web 2.5 1、web.xml 确保版本2.5 2、.settings/org.eclipse.wst.common.project.facet.cor
- 2022-06-23 12:09Savannah913的博客 图级任务节点级任务边级任务在机器学习中使用图形的挑战将图的表示与神经网络兼容邻接矩阵异构图邻接矩阵图神经网络最简单的GNNMLP多层感知机对某个点向量做预测汇聚技术对未知向量的顶点做预测 对未知向量的边做...
- 2023-05-09 09:49人工智能_SYBH的博客 与传统的神经网络不同，GNN是一种基于图结构的学习框架，能够对节点和边进行学习和预测，因此...添加更详细的模型介绍和原理说明，可以介绍一下GCN模型的具体原理和特点，以及它相对于其他图神经网络模型的优势和不足。
- 2023-09-17 00:35Waldocsdn的博客 图神经网络GNN理论学习和实践
- 2020-05-27 05:19Chris_34的博客 最近的有GNN学习需要，但这部分的资料整理还不算太多。本篇主要是作为知识梳理，主要参考...个人理解图是数学上提出的概念，网络是一种特殊的图，图由其邻接矩阵中包含的结构信息定义，网络可能在其顶点具有任意数量的
- 2022-03-29 16:50LiBiGo的博客 图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一类能够从图结构数据中学习特征规律的神经网络，是解决图结构数据（非欧氏空间数据）机器学习问题的最重要的技术。 1 图神经网络的基础知识 图神经网络（Graph Neural...
- 2022-04-23 15:40datamonday的博客 我们将图神经网络 (GNN) 分为循环图神经网络 (RecGNN)、卷积图神经网络 (ConvGNN)、图自动编码器 (GAE) 和时空图神经网络 (STGNN)。图 2 给出了各种模型架构的示例。下面，我们对每个类别进行简要介绍。 A. Taxonomy...
- 2020-10-06 09:22陨星落云的博客 然后介绍了不同形式的Graph神经网络及其原理。它还涵盖了GNN可以做什么以及GNN的一些应用。 图论 首先，我们需要知道什么是图。 图是一种由两个部分组成的数据结构：顶点*和edge*。它用作分析对象和实体之间成对关系...
- 2024-02-23 07:45AI小白龙*的博客 图是一种数据结构，用于表示一组数据之间的关系。图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是一种深度学习模型，专门处理图结构数据。
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