原始矩陣乘法依據(jù)的是圖理論和圖濾波那一套推斷過來的。消息傳遞機制核心是計算圖(computational graph),由local平行/擴散到全圖。但是有很多地方是可以相互論證的。message passing 更符合深度學(xué)習(xí)方面的“靈活性”, 但是容易出現(xiàn)設(shè)計一個很復(fù)雜的模型,結(jié)果可以被簡化成一個低通圖濾波器的情況。
pytorch geometric 自定義數(shù)據(jù)集相對tensorflow(1.0), pytorch確實要更容易使用。由于課題和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān),最近也在學(xué)習(xí)使用一些圖深度建模的工具,比如tensorflow的Deep Gr...