图神经网络综述ppt

### 图神经网络综述性PPT资料下载 对于图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的综述性PPT资料，可以从以下几个方面入手获取相关内容： #### 1. 学术资源平台 学术界通常会发布高质量的综述材料，这些材料可能以PDF或幻灯片形式存在。可以通过访问以下网站查找相关PPT： - **arXiv**: 许多研究者会在arXiv上分享他们的研究成果，有时也会附带演示文稿链接[^3]。 - **Google Scholar**: 使用关键词如“Graph Neural Network Review PPT”进行搜索，可能会找到相关的会议报告或课程讲义[^2]。 #### 2. 开放教育资源 许多大学提供免费开放的课程资源，其中包括GNN的相关教学材料： - **Coursera 和 edX**: 这些平台上的一些高级机器学习课程可能包含有关GNN的内容，并提供配套的课件下载选项[^1]。 - **MIT OpenCourseWare**: 麻省理工学院提供了大量计算机科学和技术领域的公开课程，其中部分涉及深度学习及其扩展领域——图神经网络[^4]。 #### 3. 社交媒体与技术博客 社交媒体平台也是获取最新动态的好地方： - **GitHub**: 很多开发者喜欢将自己的项目文档上传至GitHub，在这里可以找到由社区维护的各种主题的学习指南和教程文件夹[^1]。 - **SlideShare**: LinkedIn旗下的SlideShare汇集了大量的专业演示文稿，通过搜索特定术语能够快速定位到所需的参考资料集[^2]。 #### 示例代码片段展示如何利用Python库构建简单的GNN模型 如果希望进一步深入理解，则可通过实践加深印象。下面给出一段基于PyTorch Geometric实现的基础版GCN(Graph Convolutional Network): ```python import torch from torch_geometric.datasets import Planetoid from torch_geometric.nn import GCNConv dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(dataset.num_node_features, 16) self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.conv1(x, edge_index) x = torch.relu(x) x = torch.dropout(x, training=self.training) x = self.conv2(x, edge_index) return torch.log_softmax(x, dim=1) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = Net().to(device) data = dataset[0].to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4) model.train() for epoch in range(200): optimizer.zero_grad() out = model(data) loss = torch.nn.functional.nll_loss(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask]) loss.backward() optimizer.step() model.eval() _, pred = model(data).max(dim=1) correct = float(pred[data.test_mask].eq(data.y[data.test_mask]).sum().item()) acc = correct / data.test_mask.sum().item() print(f'Accuracy: {acc:.4f}') ```