对于一个 (128,25,16)的图数据,25是节点数,如何实现Graph Pooling
时间: 2023-05-10 12:55:37 浏览: 64
对于一个(128,25,16)的图数据,可以使用Graph Pooling技术来将其降维。Graph Pooling是一种将图数据降维的技术,它可以将图数据中的节点数减少,同时保留图数据的重要信息。具体实现方法可以使用Graph Convolutional Networks (GCN)和Graph Attention Networks (GAT)等算法,通过对节点之间的关系进行聚合,得到一个更小的图数据。在实现过程中,可以使用max pooling或average pooling等方法对节点进行聚合,得到一个更小的图数据。
相关问题
Graph Pooling
Graph Pooling 是一种将图形数据降维的技术,它可以将图形数据中的节点和边缩减为更小的表示形式,以便更好地进行分析和处理。常见的 Graph Pooling 方法包括 GraphSAGE、DiffPool 和 Top-K Pooling 等。
graph transformer代码实现
抱歉,我无法提供代码实现。但是根据引用的内容,Graph Transformer Networks是一种可以在异构图上运行的方法,通过将异构图转换为由元路径构造的次图来学习图表示学习。它可以在端到端的学习方式下,转换图上的节点表示形式。在构建特征矩阵X时,可以使用paper、author和subject三个特征节点,每个文章都有自己的特征,可以通过拼接或者使用运算(如max或Pooling)来得到每个节点的表示。GNN可以通过组合多个元路径来进行多元的meta-path的组合。在构建邻接矩阵时,可以使用Ak来表示不同类型的边的形成邻接矩阵,最终将所有邻接矩阵拼接成一个N X N维度的矩阵,其中N是所有节点的数量。每种边的表示在对应位置为1,其他位置为0。具体的代码实现可以参考相关文献或开源实现。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图学习——02.GTN(Graph Transformer Network)](https://blog.csdn.net/m0_51474171/article/details/127376459)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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