在数据科学和工程领域，数据可视化是一项非常重要的任务。Python pyqtgraph库是一个功能强大的数据可视化工具，可以帮助用户快速、高效地可视化各种类型的数据，包括实时数据、大数据集和3D数据等。本文将介绍pyqtgraph库的基本功能、高级功能以及实际应用场景，并提供丰富的示例代码帮助理解和使用该库。安装使用pip安装pyqtgraph库的方法非常简单：pip install pyqtgr
文章目录一、简介二、算法原理三、评价方法四、实验结果五、实验代码 一、简介GN算法是一个经典的社区发现算法，它属于分裂的层次聚类算法，最初，由Michelle Girvan和Mark Newman提出。其基本思想是不断的删除网络中具有相对于所有源节点的最大的边介数的边，然后，再重新计算网络中剩余的边的相对于所有源节点的边介数，重复这个过程，直到网络中，所有边都被删除。边介数（betweennes
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2023-10-21 07:53:34
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文章目录一、GNN概述1.1 GNN特点1.2 图类型与传播1.3 训练方法与GNN变体1.4 传播步骤与GNN变体二、GNN框架2.1 GNN的三大通用
原创
2022-08-24 21:43:35
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图形神经网络（GNN）主要用于分子应用，因为分子结构可以用图形结构表示。 GNN的有趣之处在于它可以有效地建模系统中对象之间的关系或交互。近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能，使得与图分析相关的研究领域取得了突破。本文介绍了图神经网络的基本原理，以及两种高级的算法，DeepWalk和Gr
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2023-12-01 10:46:32
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图神经网络GNN学习笔记：GraphSAGEGraphSAGE概述GraphSAGE算法原理采样邻居节点聚合邻居参数的学习GraphSAGE算法过程GraphSAGE的实现GraphSAGE实战 在一个确定的图中去学习顶点的embedding， 无法直接泛化到在训练过程没有出现过的顶点，即 属于一种直推式(transductive)的学习。 GraphSAGE概述本文介绍的GraphSAGE则是
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2024-04-02 17:37:31
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1.项目背景K近邻算法回归模型则将离待预测样本点最近的K个训练样本点的平均值进行待预测样本点的回归预测。K近邻除了能进行分类分析，还能进行回归分析，即预测连续变量，此时的KNN称为K近邻回归模型。回归问题是一类预测连续值的问题，而能满足这样要求的数学模型称作回归模型，本项目应用K近邻回归模型进行探索新冠疫情、原材料、人工、物流等因素对零部件价格的影响。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写
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2024-03-08 16:42:47
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目录1、简介2、图神经网络与异常检测小引图异常检测背景系统PyGOD 基准BOND综述未来方向 总结小结QA3、参考1、简介摘要：在这次演讲中，赵越会围绕异常检测与图上的异常检测来介绍他参与多校联合的Python Graph Outlier Detection (PyGOD)工具库，以及最近的NeurIPS论文：BOND: Benchmarking Unsupervised O
图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是一类专门处理图结构数据的深度学习模型。与传统的深度学习模型不同，GNN能够直接处理节点和边之间的关系，捕捉图的结构信息。其核心思想是通过消息传递机制，使节点能够聚合其邻居节点的信息，从而更新自身的表示。GNN的基本原理：节点表示更新： 每个节点通过聚合其邻居节点的特征来更新自身的表示。这种聚合通常是加权求和，权重可以是固定的，也可以
一、表示学习表示学习：自动地学习出有效的特征，并提高最终机器学习模型的性能。好的表示：一个好的表示应该具有很强的表示能力，即同样大小的向量
原创
2023-04-06 11:46:06
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文章目录图神经网络（Graph Neural Networks）简单介绍什么是图神经网络图神经网络的基本概念1. 图（Graph）2. 邻接矩阵（Adjacency Matrix）3. 图信号（Graph Signal）4. 图卷积（Graph Convolution）主要图神经网络模型1. GCN（Graph Convolutional Networks）2. GAT（Graph Attent
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2023-09-28 06:35:29
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看了大佬的博客A Gentle Introduction to Graph Neural Networks图图用来表示一些实体间的关系——》点V Vertex 顶点/nodeE Edge 边/关系U Global 全局 （embedding） 比如一个图中是否含有环 就是一个全局信息V E U可以用向量来表示图分为有方向 与 无方向 两种实体间的关系不一定相互 比如用户博客的关
原创
2023-10-24 11:49:55
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# Python GNN（图神经网络）入门指南
图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是一类专门用于图数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNN能够很好地捕捉数据中节点之间的关系，广泛应用于社交网络、推荐系统、化学分子结构分析等领域。
## 什么是图？
在图论中，图由节点（或称为顶点）和边构成。节点可以是人、物体或其他离散实体，而边则表示节点之间的关系。在实
@TOCGNN的应用简述GNN的适用范围非常广泛：
显式关联结构的数据：药物分子、电路网络等
隐式关联结构的数据：图像、文本等生物化学领域中：分子指纹识别、药物分子设计、疾病分类等交通领域中：对交通需求的预测、对道路速度的预测等计算机图像领域：目标检测、视觉推理等自然语言处理中：实体关系抽取、关系推理等GNN的3大优势： （1）GNN具有强大的图数据拟合能力 （2）GNN具有强大的推理能力。 （3
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2023-10-24 00:51:32
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《深入浅出图神经网络》GNN原理解析☄学习笔记（三）卷积神经网络 文章目录《深入浅出图神经网络》GNN原理解析☄学习笔记（三）卷积神经网络卷积与池化信号处理中的卷积单通道卷积多通道卷积池化卷积神经网络卷积神经网络的特点特殊的卷积形式1x1卷积转置卷积空洞卷积分组卷积深度可分离卷积 卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN或 ConvNet）是一种具有局部连
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2024-01-12 14:42:19
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目录1. 安装2. 基本概念介绍2.1 Data Handling of Graphs 图形数据处理2.2 Common Benchmark Datasets 常见的基准数据集2.3 Mini-batches2.4 Data Transforms 数据转换2.5 Learning Methods on Graphs——the first graph neural network 搭建我们的第一个
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2023-07-24 10:55:00
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首先为不了解语义解析的读者科普一下，语义解析的主要任务是将自然语言转换成机器语言，在这里笔者特指的是SQL(结构化查
原创
2024-08-08 09:28:24
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https://www.toutiao.com/a6657069801371861518/ 2019-02-12 19:10:46真实世界中，许多重要的数据集都是以图或者网络的形式存在的，比如社交网络，知识图谱，蛋白质相互作用网，世界贸易网等等。然而，迄今为止，却很少有人关注并且尝试将神经网络一般化后应用在这样的数据集上，而现在深度学习在人工智能领域大形其道，如果能够将神经网络和图分析...
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2019-02-14 07:59:12
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最近，深度学习领域关于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点，包括社交网络，知识图，推荐系统，甚至生命科学。GNN在对图中节点之间的依赖关系建模方面的强大功能使得与图分析相关的研究领域取得了突破。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取
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2023-10-28 09:31:50
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表示学习也就是特征学习，特征提取分为特征工程和特征学习，特征学习强调人工，机械劳动，特征学习是采用技术进行特征提取 GNN的应用表述GNN具有强大的图数据拟合能力GNN 具有强大的推理能力GNN与知识图谱结合小结： GNN强大而灵活的特性，使得其不管在图数据本身的学习任务上，还是在被以端对端的形式融合到其他的学习任务中，都能表现出自己的独特优势参考资料：?图嵌入旨在通过保留图的网络拓扑结构和节点内
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2024-02-01 23:17:27
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的建模问题中都使用了GNN方法，便去学习了一番，后来发现了一篇非常不错的GNN的可视化解释文章...
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2022-08-11 12:35:13
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