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本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
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PyG（PyTorch Geometric）是一个基于PyTorch的库，可以轻松编写和训练图神经网络（GNN），用于与结构化数据相关的广泛应用。 它包括从各种已发表的论文中对图和其他不规则结构进行深度学习的各种方法，也称为几何深度学习。此外，它还包括易于使用的迷你批处理加载程序，用
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍦 参考文章：365天深度学习训练营-第N4周：用Word2Vec实现文本分类 🍖 原作者：K同学啊|接辅导、项目定制 语言环境：Python3.9.12 编译器：jupyter notebook 深度学习环境：TensorFlow2 本次内容我本来是使用miniconda的环境的,但是好
目录 一、数据预处理 1、加载数据 2. 构建词典 3.生成数据批次和迭代器 二、模型构建 1.搭建模型 2.初始化模型 3.定义训练与评估函数 三、训练模型 1. 拆分数据集并运行模型 2. 测试指定数据 🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营]内部限免文章（版权归 *K同学啊* 所有） 🍖 作者
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍖 原作者：K同学啊|接辅导、项目定制 # 一、课题背景和开发环境 📌第N4周：使用Word2vec实现文本分类📌 Python 3.8.12 gensim 4.3.1 numpy 1.21.5 - 1.24.3 portalocker 2.7.0 pytorch 1.8.1+cu111 torchtext==0.9.1 📌本周任务：📌 结合Word2Vec文本内
基于Word2Vec的词聚类提取包括以下步骤： 整个流程的核心在于使用Word2Vec模型得到词向量，然后通过聚类算法将相似的词语归为一簇，最终提取每个簇的代表性词语作为。这种方法能够捕捉词语之间的语义关系，提高的表达力。 词向量的预处理 基于word2
回顾一下第一节讲过的跳元模型 跳元模型（Skip-gram Model）是一种用于学习词向量的模型，属于Word2Vec算法中的一种。它的目标是通过给定一个中心词语来预测其周围的上下文词语。 这节我们以跳元模型为例，讲解word2vec的实现 文章内容来自李沐大神的《动手学深度学习》并加
活动地址：[CSDN21天学习挑战赛](https://marketing.csdn.net/p/bdabfb52c5d56532133df2adc1a728fd) 作者简介 ：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云星级博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程
最近有空，把论文中用到的技术和大家分享一下（以组件化的形式），本文是第一篇，将讲述如何从大量的语料中获取诸多和构建词库或 xx 词库（ 细分领域 ）。举例以 购物网站的在线评论 作为语料库，对其进行分词等操作，最终构建词库（ 以物
通过以下代码，实现加载word2vec词向量，每次加载都是几分钟，效率特别低。 （1）方案一 第一次加载后保存为能够快速加载的文件，第二次加载就能快读读取。 （2）方案二 第一次加载后，只将使用到的词向量以表格的形式保存到本地，第二次读取就不需要加载全部word2ve
