本文先介绍图神经网络比较常用的框架——DGL，并用DGL实现一个带残差连接和Dense连接的GCN。
GCN Summary(2)
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GNNLearning
继续上文，在学习完GCN后，争对其两个问题，又分别提出了两种网络：GAT、Graph Sage，但看了许多知识图谱增强的NLP文献，里面GCN和GAT占了大多数，所以本文重点对GAT进行介绍。
GCN Summary(1)
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GNNLearning
最近在尝试将知识图谱融入NLP任务中，于是潜学了下GCN的算法以及各种变体，在这里做个总结，并附上pytorch版GCN代码。
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