# PyTorch GCN 计算过程解析
图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型，广泛应用于社交网络、推荐系统以及生物信息学等领域。本文将介绍GCN的基本原理和实现过程，并提供一个使用PyTorch的代码示例。
## 1. GCN 基本原理
GCN的主要思想是通过图的邻接矩阵来进行卷积操作，它能够有效地提取节点的特
目录前言LSTM学习LSTM基本结构： 2.LSTM结构详解编辑1.1 遗忘门 1.2 输入门 1.3 细胞状态 1.4 输出门接下来我们看公式接下来我们看参数接下来,我们来实现代码首先定义常量和引入官方API自定义lstm模型 接下来我们添加proj_size,代码如下: 接下来修改我们自己写的lst
Pytorch作为一个深度学习库，卷积神经网络中所有的层结构都可以通过nn调用。 ####巻积层 nn.Conv2d()就是Pytorch中的卷积模块，里面常用的参数有5个，分别是in_channels, outchannels, kernel_size, stride, padding,除此以外还有参数dilation, groups, bias.in_channels和out_channels
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2023-09-01 21:20:26
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反卷积的计算与加速介绍插值补零法交错相加法小卷积核法 介绍反卷积（标准叫法为转置卷积），是卷积的一种逆运算（注意：是卷积的逆运算，不是卷积的逆过程），属于上采样的一种，在计算机视觉的深度学习领域中被广泛用作超分辨率重建等。反卷积的详细推导过程可以看这篇。反卷积(Transposed Convolution)详细推导本文将介绍三种反卷积计算方法（三种计算方法在数学上完全等价），并且简述每种方法的优
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2023-10-12 13:16:04
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这次主要想通过几个sicp的题目来说明递归计算过程和迭代计算过程。（1）阶乘;递归计算过程(define (factorial n) (if (= n 1) 1 (* (factorial (- n 1)) n)));迭代计算过程(define (fact-iter counter result) (if (= counter 1) result (fact-iter (- counter 1) (* counter result))))(define (factorial n) (fact-iter n 1)) （2）斐波拉契数列（...
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2013-08-09 23:48:00
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SPF的最基本思想： 根据LSDB里描述的拓扑信息构建SPT（最短路径生成树），然后将LSDB里描述的路由信息作为树上的叶子生成最终路由。ISPF:Inremental shortest path treee,当拓扑发生变化的时候，不需要重新计算整个网络拓扑，而只 是将变化了的少量拓扑进行修正。PRC：partial route calculate,当有
原创
2014-05-10 15:57:17
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OSPF计算过程
OSPF（Open Shortest Path First）是一种用于路由选择的动态路由协议，广泛应用于中大型网络中。它的计算过程是指根据网络拓扑和链路状态信息，确定最优路径的过程。在华为网络设备中，OSPF计算过程是由路由器自动执行的，本文将着重介绍OSPF计算过程的主要步骤和相关原理。
首先，OSPF计算过程从路由器收集链路状态信息开始。每个路由器通过发送LSA（Link
原创
2024-02-04 09:36:41
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STP计算过程：一，选举根交换机（网桥）：(ROOT) 注意：1.根交换机具有抢占性 2.根交换机一般不在接入层上设置 &nb
原创
2023-09-06 08:57:40
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# PyTorch中NLLLoss的计算过程
在深度学习中，损失函数是衡量模型预测与真实值之间差距的重要指标。在分类任务中，负对数似然损失（Negative Log Likelihood Loss, NLLLoss）是一个常用的损失函数。本文将深入探讨PyTorch中NLLLoss的计算过程，并通过示例代码进行详细介绍。
## 什么是NLLLoss？
NLLLoss用于多类分类问题，它与So
写在前面：要学习深度学习，就不可避免要学习Tensorflow框架。初了解Tensorflow的基础知识，看到众多API，觉得无从下手。但是到了阅读完整项目代码的阶段，通过一个完整的项目逻辑，就会让我们看到的不只是API，而是API背后，与理论研究相对应的道理。除了Tens orflow中文社区的教程，最近一周主要在阅读DCGAN的代码（Github:https://github.com/carp
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2023-12-21 11:41:05
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Pytorch自带一个PyG的图神经网络库，和构建卷积神经网络类似。不同于卷积神经网络仅需重构__init__( )和forward( )两个函数，PyTorch必须额外重构propagate( )和message( )函数。一、环境构建 ①安装torch_geometric包。pip install torch_geometric
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2023-08-21 14:16:58
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2019-07-30 11:31:00
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想必大家都遇到过这样一个问题，就是想要让一个元素在另外一个元素中实现水平垂直居中（方法有很多，我之前总结了很多种，）。水平方向上我们可以让margin的值为auto实现水平居中，但是垂直方向上却不能设置margin的值为auto让其在垂直方向上居中，你有没有问过为什么呢？想知道为什么吗？叮叮叮，请看下面，揭秘时间想要知道为什么，首先我们要了解auto的计算过程啦对于块状元素，它要独占一行（在不给w
原创
2023-03-01 00:41:13
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OSPF（Open Shortest Path First）是一种基于链路状态的内部网关协议，用于在较大的IP网络中进行路由选择。在OSPF协议中，SPF（Shortest Path First）计算过程是非常重要的，它用于确定数据包在网络中的最佳路径。
SPF计算过程是根据网络拓扑信息来计算出从某个节点到其他所有节点的最短路径。这个计算过程是由路由器在接收到关于邻居节点的链路状态信息后执行的。
原创
2024-03-06 14:46:17
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GRU（门控循系。核心公式包括更新门(zₜ)、重置门(rₜ)、候选状态(ĥₜ)和最终状态(hₜ)的计算，通过门控机制自适应平衡新旧信息。
什么是K-邻近算法？K-邻近算法(k-NearestNeighbor)简称KNN，是分类算法中的一种。KNN通过计算新数据与历史样本数据中不同类别数据点间的距离对新数据进行分类。简单来说就是通过与新数据点最邻近的K个数据点来对新数据进行分类和预测。K-邻近分类算法是数据挖掘（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。k-
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2024-09-26 14:42:35
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LSTM原理及实现（二）在一篇中着核心要素简述了LSTM算法的原理，本篇中将在本人做过一些前置处理的数据集上实现LSTM的一个实际应用案例。该数据集是一段时间内的时序数据，数据做过脱敏处理，列特征标识为A,B,C，其三者间存在一点关系影响，本案例将基于LSTM算法实现多变量时间序列的重构+预测。数据读取class XLSReader(object):
def __init__(self):
# 如何实现 Spark 计算过程图
在大数据处理中，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架。对于新手开发者来说，理解 Spark 的计算过程至关重要。本文将介绍如何实现 Spark 的计算过程图，并提供详细的步骤、代码示例和注释，帮助你更好地理解和掌握这个工具。
## 整体流程
下面的表格展示了实现 Spark 计算过程图的整体步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
小编希望读者在阅读本篇文章之前是有一些简单编程算法的基础知识的，其中有小部分内容需要前导知识，不过多赘述，可以看其他文章。 文章目录分治2.0 什么是分治2.1 乘法2.2 递归关系2.3 归并排序2.4 中位数2.5 矩阵乘法2.6 快速傅立叶变换2.6.0 初步了解FFT2.6.1 多项式的替代表示2.6.2 由分治实现的求值计算（FFT）2.6.3 插值（FFT）2.6.4 关于FFT 分治
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2024-09-23 06:38:37
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GCN代码详解-pytorch版本1 GCN基本介绍2 代码解析2.1 导入数据2.2 GCN模型框架2.3 评估与训练参考资料 写在前面… 在研究生的工作中使用到了图神经网络，所以平时会看一些与图神经网络相关的论文和代码。写这个系列的目的是为了帮助自己再理一遍算法的基本思想和流程，如果同时也能对其他人提供帮助是极好的~博主也是在学习过程中，有些地方有误还请大家批评指正！github: http
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2023-11-24 14:34:20
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