GAT

发表于 2023-09-07 更新于 2023-09-09 分类于 GNN 本文字数： 2.1k 阅读时长 ≈ 2 分钟

这是关于GAT的一些介绍，注意力机制在图神经网络中的应用；inductive learning；局部信息的聚合

VGAE

发表于 2023-09-07 更新于 2023-09-09 分类于 GNN 本文字数： 3.2k 阅读时长 ≈ 3 分钟

本篇文章是关于VGAE的介绍，VGAE是变分自编码器再图神经网络上的应用

发表于 2023-09-03 分类于软件使用本文字数： 206 阅读时长 ≈ 1 分钟

注意：使用：

发表于 2023-09-02 更新于 2024-01-15 分类于轨迹预测本文字数： 7k 阅读时长 ≈ 6 分钟

QCNxet的论文《QCNeXt: A Next-Generation Framework For Joint Multi-Agent Trajectory Prediction》。文章主要是对“下一代”进行讨论。本篇内容获得了OpenMMLab写作训练营的优秀blog。

发表于 2023-08-24 分类于 pytorch 本文字数： 2.8k 阅读时长 ≈ 3 分钟

在 PyTorch 中，torch.autograd.Function 是一个基础类，用于定义自定义的autograd函数，使你能够实现任意的前向传播和反向传播操作。这对于实现自定义的操作和损失函数，或者对已有操作进行修改，都非常有用。