Vibhu Jawa – NVIDIA 技術博客
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Thu, 07 Sep 2023 05:42:35 +0000
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NVIDIA cuGraph DGL 圖形神經網絡簡介
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/introduction-to-graph-neural-networks-with-nvidia-cugraph-dgl/
Thu, 31 Aug 2023 05:40:42 +0000
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圖神經網絡（GNN）已成為處理各種機器學習圖結構數據任務的重要工具。這些任務的范圍從節點分類、鏈接預測到圖形分類。它們還涵蓋了廣泛的應用，如社交網絡分析、醫療保健中的藥物發現、金融服務中的欺詐檢測和分子化學。 在這篇文章中，我介紹了如何使用 cuGraph DGL，一個用于圖計算的 GPU 加速庫。它擴展了深度圖庫（DGL），這是一個支持大規模應用的 GNN 流行框架。 在深入研究 cuGraph DGL 之前，我想建立一些基礎知識。GNN 是一種特殊的神經網絡，設計用于處理結構化為圖的數據。與傳統的假設樣本之間獨立的神經網絡不同，GNN 不能很好地與圖形數據相匹配，它有效地利用了圖形數據中豐富而復雜的互連。 簡言之，GNN 通過多個步驟（通常稱為層）在圖結構中傳播和轉換節點特征來工作（圖 1）。每個層基于其自身的特征和其鄰居的特征來更新每個節點的特征。
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