就看這一個就行了：Pytorch Geometric Tutorial

?

配合PyG的文檔食用：torch_geometric.nn — pytorch_geometric documentation

只有一個地方不理解，那個KL的實現(xiàn)如何理解，和我在別的地方看到的不一樣：

按我自己的理解就是：

GAE其實就是GCN之后把得到的embedding經(jīng)過內(nèi)積(decoder)后送入交叉熵損失函數(shù)。

VGAE會經(jīng)過兩個GCN，一個輸出均值，一個輸出標準差（得為正值就是使用log的原因）。一個采樣的標準正態(tài)分布會和標準差運算。? 而最終的損失函數(shù)就是原本GAE的損失函數(shù)加上KL散度。（然后，我不太懂的地方就是PyG里KL的實現(xiàn)，見上）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习基础----GAE和VGAE的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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