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flying_1314
14 天前
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图神经网络分享系列-GraphSage(Inductive Representation Learning on Large Graphs) (四)
目录A . 小批量伪代码核心思想采样与聚合阶段邻域采样函数采样方向与层数定义B. 附加数据集详情C. 实验设置与超参数调优细节
deephub
1 年前
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使用 PyTorch-BigGraph 构建和部署大规模图嵌入的完整教程
当涉及到图数据时,复杂性是不可避免的。无论是社交网络中的庞大互联关系、像 Freebase 这样的知识图谱,还是推荐引擎中海量的数据量,处理如此规模的图数据都充满挑战。
我是有底线的