整理了GraphSAGE（GraphSampleandaggregate图采样和聚合）论文的阅读笔记背景相关工作模型推导前向传播扩展GraphSAGE算法框架到minibatch模型训练聚合器的设置实验对GraphSAGE表达能力的理论分析（讨论其如何学习图结构）参考论文对节点嵌入不明白的可以先看这篇：论文笔记：DeepWalk与Node2vec背景  还是之前笔记里提到过的直推式(Transductive)学习与归纳(Inductive)学习：Inductivelearning，翻译成中文可以叫做“归纳式学习”，就是从已有数据中归纳出模式来，应用于新的数据和任务。在图学习的训练过程中，看不到

文章目录前言一、导入相关库二、加载Cora数据集三、定义GraphSAGE网络四、定义模型五、模型训练六、模型验证七、结果完整代码前言大家好，我是阿光。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。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.11.0PyG版本：2.1.0💥项目专栏：【图神经网络代码实战目录】本文我们将使用Pytorch+PytorchGeomet

文章目录前言一、导入相关库二、加载Cora数据集三、定义GraphSAGE网络四、定义模型五、模型训练六、模型验证七、结果完整代码前言大家好，我是阿光。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。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.11.0PyG版本：2.1.0💥项目专栏：【图神经网络代码实战目录】本文我们将使用Pytorch+PytorchGeomet