gnn模型的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決gnn模型的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

gnn模型進入發燒排行的影片

以圖神經網路將二維樂高建構映射至平鋪問題之方法

為了解決gnn模型的問題，作者王祥宇 這樣論述：

樂高積木因積木種類的多樣性而被人們喜愛，且常被創作者們用在模型的設計上。近年來，出現許多樂高研究去探討如何以電腦計算建構出二維或三維的樂高模型，然而這些研究主要以長方體狀的基本磚來建構模型，使得外觀上雖然相似，但仍保有基本磚的稜角。此外，隨著用於建構的樂高磚種類和所要建構的模型大小增加，其搜索空間及運算時間也會大幅增加。為了克服以上問題，本研究首先嘗試將GNN與二維樂高建構做結合。以樂高磚中的基本磚和斜磚作為輸入，並透過給定樂高損失函數，將現有的圖神經網路研究，從平鋪問題擴展至樂高組合問題。同時，我們也針對輸入圖形進行變形和使用分治法，來提升組裝結果的覆蓋率和相似度。綜上所述，我們提出一套系

統流程，在使用者給定輸入圖形後，訓練完成的GNN模型便能輸出符合樂高建構的平鋪結果，再經過量化分析、合併和顏色抓取等操作，便能產生所要的樂高組裝結果。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決gnn模型的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

演化圖嵌入轉換器應用於動態網路表示

為了解決gnn模型的問題，作者曹家瑋 這樣論述：

圖（Graph）存在於許多現實世界的應用程序中，例如社交網絡（具有友情關係的人），引文網絡（帶有引文的論文），生物學（蛋白質-蛋白質相互作用），化學（原子-原子結構）或金融網絡（帶有信用的比特幣交易）評分）。以社交網絡為例。圖中的每個節點（node）代表一個人，當兩個人彼此認識時，節點之間的邊（edge）就存在。傳統上，基於圖的機器學習是使用靜態圖做為研究，其中節點和邊的數量是固定的。但是，許多應用程序涉及需要不斷發展的圖的動態系統。在社交網絡中，人們可以在增加邊緣數量的同時結交新朋友。人們還可能失去聯繫，從而減少了節點數。在引用網絡中，邊的數量增加了，因為新研究的頻繁發表引用了以前的研究。

在金融網絡中，交易和信用等級有時會有所不同。當節點，屬性和邊隨時間變化時，處理圖動力學來學習表示具有挑戰性。簡單地說，可以通過組合圖神經網絡（GNN）和遞歸神經網絡（RNN）來應對這一挑戰。 GNN用於提取結構特徵，而RNN用於學習時間信息。然而，在這種時間圖表示中存在一些困難。首先，僅使用GNN模型來學習一個時間段內的所有圖形在將來的節點上很難表現良好。其次，節點可能經常出現和消失，而RNN無法學習這些不規則行為。為了解決這些難題，可以學習RNN並將其用於更新GNN中的權重矩陣。進化權重矩陣可以通過使用權重矩陣作為輸入的長短期記憶（LSTM）或使用GNN中的節點嵌入和權重矩陣作為輸入的門控循

環單元（GRU）來實現。然而，由於通過使用節點嵌入和權重矩陣來發展GNN的GRU和GNN的簡單組合，這些解決方案仍然受到限制。這項研究提出了一種新穎的圖表示，它將圖學習表示中的節點嵌入和權重矩陣的信息緊密集成在一起。通過使用轉換器（Transformer）的解碼器部分而不是使用LSTM或GRU，提出了一種更新參數的新方法。特別是在這種情況下，不需要位置嵌入（position embedding）和掩蓋注意（masked attention）。因此，將圖形結構數據合併到轉換器中。另外，獲得每個圖形結構數據中的鄰接矩陣以表示位置信息。在學習過程中，每個時間步的輸入樣本僅由圖快照組成。因此，不需要遮

罩模塊。我們建立了兩個注意層，一個是在GNN中計算權重矩陣，另一個是估計節點嵌入和權重矩陣。第一注意層是對GNN中的權重矩陣執行自注意（self-attention）。第二個注意層是尋找同時注意權重矩陣和節點嵌入GNN的交叉注意（cross-attention）。根據這些關注層，可以提高模型的魯棒性。財務預測實驗證明了該方法在基於進化圖嵌入式轉換器的時間信息表示中的優點。