# 如何实现“门控图神经网络模型图”
## 引言
门控图神经网络模型图（Graph Convolutional Neural Network, GCN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。在实现该模型之前，我们需要了解整个实现流程，并掌握每个步骤所需的代码。
## 实现流程
下面是实现“门控图神经网络模型图”的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 |
原创
2023-08-12 09:51:59
309阅读
门控时钟，英文名gate clock。所谓“门控”是指一个时钟信号与另外一个非时钟信号作逻辑输出的时钟。比如，你用一个控制信号“与”一个CLK，以控制CLK的起作用时间。在ASIC中利用此来减少功耗，因为功耗主要消耗在MOS的翻转上了，门控时钟的输出，有一段时间不翻转不变化，减少了功耗；但在FPGA中，由于时钟走专用的网络等原因将导致诸多问题，如门控时钟可能会有毛刺，skew和jitter，以及时
转载
2023-07-04 09:30:14
88阅读
A Convolutional Gated Recurrent Neural Network for Epileptic Seizure PredictionABSTRACT在本文中，我们提出了一种卷积门控递归神经网络(CGRNN)来预测癫痫发作，基于从EEG数据中提取的代表信号的时间方面和频率方面的特征。使用波士顿儿童医院收集的数据集，CGRNN可以提前35分钟至5分钟预测癫痫发作。我们的实验结
转载
2023-08-08 18:07:06
687阅读
GitHub - XudongLinthu/context-gated-convolution: Implementation for Context-Gated Convolutionhttps://github.com/XudongLinthu/context-gated-convolution目录GitHub - XudongLinthu/context-gated-convolution:
转载
2023-11-08 09:58:39
363阅读
6. 门控循环单元（GRU）上一节介绍了循环神经网络中的梯度计算方法。可以看出，当时间步较大或较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于该原因，使得循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。门控循环神经网络（gated recurrent neural network）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时
转载
2024-01-27 20:22:49
131阅读
⛄ 内容介绍针对传统故障诊断方法难以摆脱线性方程的束缚及预测精度不高的问题,将卷积神经网络与门控循环单元网络相结合,提出了卷积门控循环单元网络模型.该模型不仅具备卷积神经网络局部感知的特性,还具备门控循环单元网络长期记忆的功能,从而具有表达数据时空特征的能力.⛄ 部分代码function [y1,y2]=gaussian(n)
%产生数据量为n的两个相互独立高斯分布y1、y2
%---------
转载
2023-10-27 19:01:25
164阅读
门控的基本要求：1. 所需要的沿（对于正沿触发的寄存器是正沿，对于负沿触发的寄存器是负沿）不增加，不减少；1. 不会产生毛刺；1. 使用后功耗要能够降低；1. 最好面积还会减小。 1. 上升沿触发的门控时钟的结构研究：应用与上升沿触发的寄存器的门控。1. 直接与门结构： 1. 高电平使能Latch
转载
2023-09-22 22:44:47
71阅读
GGNN----------门控图神经网络
原创
2021-08-02 14:55:50
1749阅读
一、门禁系统的基本组成门禁系统由门禁控制器、读卡器、出门按钮、锁具、通讯转换器智能卡、电源管理软件组成。智能卡：在智能门禁系统当中的作用是充当写入读取资料的介质。控制器：是整个系统的核心，负责整个系统信息数据的输入、处理、存储、输出，控制器与读卡机之 间的通讯方式一般均采用R485、R232及韦根格式。、锁具：是整个系统中的执行部件。目前有三大类：电控锁、磁力锁、电插锁。根据用户的要求和门的 材质
转载
2023-10-09 22:12:58
162阅读
为什么需要GCN（图神经网络）？随着机器学习和深度学习的发展，简单的序列和网格数据等结构化数据处理取得很大突破，但是对于非结构化数据呢？图神经网络是什么样子？图神经网络相比于基本的网络结构的全连接层，多了一个邻接矩阵。1、Graph Convolution Networks(GCN)Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Ne
转载
2023-07-04 07:17:42
275阅读
图神经网络GCN本案例将包含以下内容：一. 图机器学习（GML：Graph Machine Learning）首先我们导入需要的包import numpy as np
import random
import networkx as nx
from IPython.display import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.m
转载
2023-08-21 20:36:19
130阅读
本书涵盖了开发用于图结构化数据的深度学习技术的全面内容，其中重点是图神经网络（GNN）。详细介绍了GNN模型的基础，包括两个主要的构建操作：图形过滤（graph filtering）和池化操作（pooling operation）。为了使深度学习技术能够在更广泛的设置下推进更多的图形任务，我们引入了超越GNN的众多深度图模型。我们还将介绍GNN在
原创
2024-05-13 10:17:03
69阅读
今天想和大家分享的是图卷积神经网络。随着人工智能发展，很多人都听说过机器学习、深度学习、卷积神经网络这些概念。但图卷积神经网络，却不多人提起。那什么是图卷积神经网络呢？简单的来说就是其研究的对象是图数据（Graph），研究的模型是卷积神经网络。 为什么有图卷积神经网络自2012年以来，深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得了巨大的成功。和传统方法相比，它好在哪里呢？
转载
2023-08-14 10:53:52
163阅读
图，如社会网络和分子图，是现实世界中无处不在的数据结构。由于它们的普遍存在，从图结构数据中提取有意义的模式以方便下游任务的开展具有重要的研究意义。图表示学习取代了手工设计的特征，它可以学习能够编码关于图的丰富信息的表示。它在节点分类、链路预测、图分类等任务中取得了巨大的成功，近年来受到越来越多的关注。近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一
转载
2023-08-28 13:36:20
173阅读
本文是跟着李沐老师的论文精度系列进行GNN的学习的，该论文的标题为《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》，是对GNN的简介。那么论文的第一张图呢把鼠标放上去某一个结点将会表示出该节点的生成过程，可以看到放于Layer1中的某个节点时，它是由Layer2中的多个节点生成，而Layer2中的这些结点又有Layer3的部分节点生成，因此只要层次够
转载
2023-10-31 00:03:59
442阅读
前言过去的十多年中，神经网络在图像和文本等结构化数据中已经表现的十分出色。CNN，RNN，自编码器（Autoencoders）等很多流行的模型在以矩阵或向量作为输入的结构形式数据上都能很好地工作，我称这些结构化的数据为表格数据。而这些模型在非结构化数据上的表现怎样呢？比如最近大家在研究中频繁碰到的图结构数据，如果不将这些非结构化的图数据经过复杂的转换变为表格格式的话，使用传统的方法基本无从下手，那
转载
2024-04-07 17:45:32
80阅读
图神经网络历史脉络：不动点理论：图神经网络（Graph Neural Network, GNN）-> 图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network, GCN）最早的GNN主要解决的还是分子结构分类等图论问题欧氏空间（图像 image ）序列文本（text）很多场景可以转换成图 ，然后使用图神经网络建图。2005 提出图神经网络2009 Franco博士
转载
2023-11-22 18:46:40
78阅读
10分钟掌握图神经网络及其经典模型1. 图的基本概念1.1 图的表示2. 图神经网络的基本概念2.1 了解图神经网络2.2 消息传递2.3 最后的向量表征有什么用？3. 经典的图神经网络模型3.1 GCN： Graph Convolution Networks3.2 GraphSAGE：归纳式学习框架3.3 GAT：Attention机制4. 流行的图神经网络模型4.1 无监督的节点表示学习（U
转载
2023-10-30 23:28:41
487阅读
1 图神经网络（原始版本）图神经网络现在的威力和用途也再慢慢加强 我从我看过的最原始和现在慢慢最新的论文不断写上我的看法和见解 本人出身数学 所以更喜欢数学推导 第一篇就介绍图神经网络想法的开端 之后的图神经网络模型 都是基于此慢慢改进。2 能处理的领域针对常见的旅行者问题 社交网络 分子结构 等等常见的非结构化数据皆能进行处理 不同点在于你g（x） 即输出函数如何设计，图神经模型的
转载
2024-02-13 21:55:27
76阅读
图神经网络的模型图
原创
2022-04-28 23:13:06
1116阅读
