论文为VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION，主要讨论了在大规模图片识别中，卷积神经网络的深度对准确率的影响。本篇论文提出的vgg网络在2014年的ImageNet比赛中分别在定位和分类中获得了第一和第二的成绩。改进创新点VGGNet对2012年的AlexNet模型主要提出了两种改进思路：小卷积核（ker
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2023-07-27 20:43:40
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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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在本文中，我将详细阐述如何使用PyTorch实现图神经网络（GNN）。图神经网络是一种可以高效学习图结构数据的新型深度学习模型，近年来受到了广泛的关注和应用。
### 协议背景
图神经网络的研究始于2018年，随着GNN模型（如GCN、GAT等）的提出，图神经网络迅速发展，成为了图数据处理的主要方法之一，其可以有效捕捉图中节点及其邻接关系的特征。以下是GNN发展的时间轴：
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目录AlexNet介绍idea过拟合解决方案卷积后矩阵尺寸计算公式AlexNet网络结构model代码VGGNet介绍idea感受野感受野计算公式VGGNet网络结构model代码AlexNet介绍 AlexNet是2012年ISLVRC 2012（ImageNet Large Scale Visual RecognitionChallenge）竞赛的冠军网络，分类准确率由传统的 70%+提升到
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2023-11-24 15:14:36
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# GNN实战与PyTorch：新手入门指南
在机器学习和深度学习领域，图神经网络（GNN）是近年来备受瞩目的技术之一。对于刚入行的小白来说，理解和实现GNN可能会有些挑剔。本文将带你通过一个简单的流程，手把手实现一个基本的GNN模型，使用PyTorch框架。本指南包括流程步骤、代码实例以及相应的图示。
## 1. 流程步骤
下面是实现GNN的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 使用 PyTorch 实现图神经网络 (GNN)
图神经网络（GNN）是一种强大的工具，广泛应用于社交网络、推荐系统和生物信息学等领域。对于初学者来说，实现 GNN 可能会有点棘手，但只要按照一定的步骤，就能轻松掌握。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现 GNN。
## 实现流程
为了帮助你理解整个过程，我们将 GNN 的实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
一、VGG模型VGG模型是科学家们提出的图像分类模型，这一模型采用了简单粗暴的堆砌3×3卷积层的方式构建模型，并花费大量的时间逐层训练，最终在ImageNet图像分类比赛中获得了亚军，这一模型的优点是结构简单，容易理解，便于利用到其他任务当中VGG-19网络的卷积部分由5哥卷积块构成，每个卷积块中有多个卷积层，结尾处有一个池化层 结构如下图所示 二、图像风格迁移介绍图像风格迁移是指将一张
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2023-12-08 18:16:54
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Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) 是一种可视化深度神经网络中哪些部分对于预测结果贡献最大的技术。它能够定位到特定的图像区域，从而使得神经网络的决策过程更加可解释和可视化。Grad-CAM 的基本思想是，在神经网络中，最后一个卷积层的输出特征图对于分类结果的影响最大，因此我们可以通过对最后一个卷积层的梯度进行全局平均池化来计算
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2023-09-24 11:08:28
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# 使用 PyTorch 实现图神经网络 (GNN)
图神经网络（GNN）是一种处理图数据结构的强大工具。它在社交网络、分子结构分析等领域得到了广泛应用。本篇文章将为初学者提供一个详细的 PyTorch 实现图神经网络的步骤指南。
## 流程概述
在实现 GNN 之前，我们需要明确整个过程的步骤。下面是一个表格，总结了实现 GNN 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
# 理解图神经网络（GNN）及其在PyTorch中的实现
图神经网络（GNN）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图是一种数据结构，可以表示实体及其之间的关系，例如社交网络、分子结构或推荐系统中的用户与物品之间的连接。传统的神经网络往往无法有效处理这类数据，而GNN则提供了一种强有力的方法来进行图数据的学习和推理。
## 图神经网络简介
图神经网络能够通过图的结构和节点特征进行信息的
在这篇博文中，我将分享一个有关使用 PyTorch 编写图神经网络（GNN）的过程。这将包括背景信息、遇到的错误、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化的相关内容。这种结构将帮助读者全面理解如何在 PyTorch 中实现 GNN，并避免常见错误。
## 问题背景
随着图数据需求的增加，图神经网络（GNN）逐渐成为了一种重要的深度学习模型。GNN 可以处理图结构的数据，广泛应用于社交网络、推荐系
作者：姚童，Datawhale优秀学习者，华北电力大学图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。阈值处理是指剔除图像内像素值高
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2024-09-17 13:21:38
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图注意力神经网络的pytorch代码解析1.图注意力神经网络的原理简介1.1 注意力机制的公式1.2 代码中公式的应用差异2.GAT的pytorch代码解析2.1 导入需要的包和参数设定2.2 加载数据2.3 搭建注意力模型2.3 模型训练2.5 模型测试 1.图注意力神经网络的原理简介图注意网络的原理介绍有很多。作者是清华大学的一个博士，他写的图卷积原理非常透彻，这里对于图注意力的描述也很好。
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2023-11-21 17:24:25
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https://www.toutiao.com/a6672580496238576140/【新智元导读】胶囊图神经网络（CapsGNN）是在GNN启发下诞生了基于图片分类的新框架。CapsGNN在10个数据集中的6个的表现排名位居前两名。与所有其他端到端架构相比，CapsGNN在所有社交数据集中均名列首位。本日Reddit上热议的一个话题是名为“胶囊图神经网络”（CapsG...
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2019-03-27 08:37:26
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大纲本文为GNN教程的第七篇文章【使用DGL框架实现GCN算法】。图神经网络的计算模式大致相似，节点的Embedding需要汇聚其邻接节点Embedding以更新，从线性代数的角度来看，这就是邻接矩阵和特征矩阵相乘。然而邻接矩阵通常都会很大，因此另一种计算方法是将邻居的Embedding传递到当前节点上，再进行更新。很多图并行框架都采用详细传递的机制进行运算(比如Google的Pregel)。而图
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2023-07-14 16:46:13
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一、 配置lanelme数据集标注工具1.安装labelmelabelme安装参考链接，从这个链接中选取你要安装的labelme版本，按照教程操作即可。 注：在安装时候可能出现一些版本报错，这时候只需要按照出现的提示安装指定版本的即可。（也可以直接将结果复制出来百度，一般都很容易解决） 安装成功后在cmd输入labelme就会自动跳出labelme的窗口。 本身的标记操作也很简单。标记好之后直接保
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2023-12-12 11:12:59
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一、定义torch.nn.Parameter是继承自torch.Tensor的子类，其主要作用是作为nn.Module中的可训练参数使用。它与torch.Tensor的区别就是nn.Parameter会自动被认为是module的可训练参数，即加入到parameter()这个迭代器中去；而module中非nn.Parameter()的普通tensor是不在parameter中的。nn.Paramet
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2023-12-04 10:13:37
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为了更好理解Pytorch基本类的实现方法，我这里给出了关于参数方面的3个类的源码详解。此部分可以更好的了解实现逻辑结构，有助于后续代码理解，学pytorch的话这个不是必须掌握的，看不懂也没关系。 文章目录1 Parameter 参数类源码2 ParameterList 参数列表类源码3 ParameterDict 参数字典类源码总结 1 Parameter 参数类源码Parameter作为Mo
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2023-10-19 18:51:10
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在编程中遇到了with torch.no_grad()用法，想整明白，过程中有一些意料之外的东西，故此记录一下。 首先说明一下环境，以下的测试均在：python3.6, pytorch1.2.0 环境下给出：官网的截图如下： 主要有几个重要的点：torch.no_grad上一个上下文管理器，在你确定不需要调用Tensor.backward()时可以用torch.no_grad来屏蔽梯度计算在被to
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2024-06-05 14:01:23
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# PyTorch 中的批量 GNN 实践入门
图神经网络（Graph Neural Network, GNN）在处理图结构数据时表现出色。对于许多实际应用，将多个图（即批量）输入到模型中是更为高效和实用的做法。本文将指导你如何在 PyTorch 中实现带有 `batch size` 的 GNN。
## 整体流程
以下是实现批量 GNN 的整体流程概述：
| 步骤 | 描述 |
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