一、JMM模型1 推导出我们需要知道JMM因为有这么多级的缓存(cpu和物理主内存的速度不一致的)，CPU的运行并不是直接操作内存而是先把内存里边的数据读到缓存，而内存的读和写操作的时候就会造成不一致的问题Java虚拟机规范中试图定义一种Java内存模型（java Memory Model，简称JMM) 来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异,以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的内存访
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2023-09-27 15:50:53
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写在前面作为pytorch的入门篇，本文将介绍如何使用标准数据集CIFAR-10来搭建一个完整的VGG16网络，以达到简单测试环境和认识pytorch网络基本框架的目的。 参考了博客：CNN02：Pytorch实现VGG16的CIFAR10分类导入的包import torch
import torch.nn as nn
from torch import optim
from torch.util
GAT模型（图注意力网络）在许多图学习任务中表现出色，尤其是在节点分类和图嵌入等方面。随着对图数据处理需求的增加，如何在PyTorch中高效地实现GAT模型成为了一个热门话题。本文将详细记录关于“GAT模型 pytorch”的实现过程和优化策略。
## 背景描述
在图神经网络领域，GAT模型利用注意力机制来学习图中节点的重要性，从而提高了信息传播的效率。为了迅速了解GAT模型的定位和特点，可以
1.数据预处理使用的是一份英文数据集。其网盘地址如下：实现工具：Jupyter链接：https://pan.baidu.com/s/1eAX_t9GrkANFKcT34NteZw 提取码：7m14 这里简单做一些数据分词、建立索引表、统计词频的一些简单工作，这些工作在后面的共现矩阵以及权重矩阵计算都有用到：from collections import Counterwith
#VGG网络1.背景VGG在2014年由牛津大学著名研究组VGG (Visual GeometryGroup) 提出，斩获该年ImageNet竞赛中 Localization Task (定位任务)第一名和Classification Task(分类任务) 第二名。VGG的Classification模型从原理上并没有与传统的CNN模型有太大不同。大家所用的Pipeline也都是：训练时候：各种数
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2024-01-03 06:43:54
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# Java GAT (Graphical Application Toolkit) 介绍与示例
Java GAT（Graphical Application Toolkit）是一个用于创建图形用户界面（GUI）的Java库。它为开发者提供了一系列组件，方便构建复杂的用户界面。本文将介绍Java GAT的基本概念，并提供示例代码，帮助开发者更好地理解和使用这一工具。
## 什么是Java GA
# PyTorch如何实现GAT（图注意力网络）
图注意力网络（Graph Attention Network, GAT）是一种用于处理图数据的神经网络架构，它通过引入注意力机制来显著提升图节点特征的学习能力。本篇文章将介绍如何使用PyTorch框架实现GAT，并提供完整的代码示例。
## 1. GAT的基本原理
GAT通过对每个节点的邻居节点给予不同的“注意力”权重，有效地对重要信息进行加
# 使用 PyTorch 实现图注意力网络（GAT）的完整指南
## 引言
图注意力网络（GAT）是一种用于图神经网络的创新结构，该结构能够通过自注意力机制在节点之间传播信息。在本篇文章中，我们将逐步实现一个简单的 GAT。本文适合刚入行的小白开发者，旨在帮助他们理解如何使用 PyTorch 库来构建 GAT 模型。
## 整体流程
在开始之前，我们先了解一下实现 GAT 的总体步骤，具体
# 基于GAT的图神经网络在PyTorch中的实现
近年来，图神经网络（GNN）因其在社交网络、推荐系统、分子建模等领域的优越表现而受到广泛关注。图注意力网络（Graph Attention Network, GAT）是其中一种重要的GNN变体，利用了注意力机制在图结构数据中的有效性。本文将深入探讨GAT的基本概念，并提供使用PyTorch实现GAT的代码示例，帮助读者理解如何在实际应用中利用图
# 实现图注意力网络（GAT）的PyTorch实现
在这篇文章中，我们将介绍如何使用PyTorch实现图注意力网络（GAT）。GAT是一种强大的图神经网络模型，能够处理节点分类、边缘预测等任务。我们将分步骤进行，确保每一步都清晰明了。
## 工作流程概述
以下是实现GAT的基本工作流程：
| 步骤 | 说明 |
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在这篇博文中，我将详细探讨如何利用 Python 的 `transforms` 库来实现图神经网络中的 GAT（Graph Attention Network）模型。这一过程将从背景描述开始，接着介绍技术原理，开展架构解析，再对源码进行分析，最后探讨应用场景及案例分析。借助图示和代码示例，我们将一同深入这一主题。
在进入具体内容之前，首先让我们对 GAT 的背景进行探讨。
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### 背
2014年由GAN之父Ian Goodfellow提出（加拿大蒙特利尔大学）GAN —— 生成式对抗网络 前面我们讲了自动编码器和变分自动编码器， 不管是哪一个， 都是通过计算生成图像和输入图像在每个像素点的误差来生成 loss， 这一点是特别不好的， 因为不同的像素点可能造成不同的视觉结果， 但是可能他们的 los
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2024-07-30 17:15:20
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Garch和Arch模型的简单应用1、Problem with VarianceAutoregressive models can be developed for univariate time series data that is stationary (AR), has a trend (ARIMA), and has a seasonal component (SARIMA). 一元时间
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2024-01-02 13:26:38
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文本嵌入预训练模型Glove1.词嵌入预训练模型2.Glove3.求近义词和类比词1.文本嵌入预训练模型虽然 Word2Vec 已经能够成功地将离散的单词转换为连续的词向量，并能一定程度上地保存词与词之间的近似关系，但 Word2Vec 模型仍不是完美的，它还可以被进一步地改进：子词嵌入（subword embedding）：FastText 以固定大小的 n-gram 形式将单词更细致地表示为了
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2023-12-06 17:05:29
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文章目录1. 前言2. 安装和使用Pytorch 2.03. 结语 1. 前言Pytorch2.0和GPT4、文心一言同一时间段发布，可谓是热闹至极，我看了看Pytorch 2.0的文档，一句话概括下，2.0的功能介绍，核心就是torch.compile：opt_module = torch.Compile(module)加入这行代码就能优化你的模型，优化后的模型和往常使用方式一样，推理速度会提
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2024-01-27 20:09:23
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一、introductionVGG网络是2014年ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（其中第一名是GoogLeNet）。论文发表于2015年的ICLR，其主要贡献是使用多个较小的卷积核（如3 X 3）替代大卷积核，降低了卷积核的尺寸，增加了网络深度。证明了不断加深网络深度可以提高网络的性能。二、网络结构 网上比较流行的网络结构如上图所示，通过对网络结构的评估，最终证明16层和19层的网络结构
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2023-10-24 09:20:27
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在机器学习和图神经网络领域，图注意力网络（Graph Attention Network，GAT）凭借其在图结构数据上的优越性能而引起了广泛关注。随着时间的推移，从2017年的GAT首次提出，到如今其在社交网络、知识图谱等多个领域的应用，GAT已成为不可或缺的工具。
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timeline
title GAT发展历程
2017 : GAT首次提出
2018
代码改进自定义一个类GuidedBackpropReLU_Module_by_cxq,它继承自torch.nn.Module并且内部完成了GuidedBackpropReLU(该类继承了torch.autograd.Function)的逻辑,然后不再直接使用GuidedBackpropReLU,而是通过使用GuidedBackpropReLU_Module_by_cxq类完成这部分的功能,并且在G
在使用HBase时，常常会遇到“hbase gat”类型的问题，这通常涉及到HBase的性能调优与故障排查。本文将详细讲解如何解决这个问题，确保你的HBase集群能够平稳运行。
### 环境准备
在开始之前，我们需要准备好相应的环境和技术栈。下面是建议的技术栈和兼容性矩阵：
| 组件 | 版本 | 兼容性 |
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# GAT pytorch 科普文章
## 1. 引言
图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)是最近兴起的一种深度学习方法，主要用于处理图结构数据。传统的神经网络无法有效地处理图数据，而GNN则通过对图结构的节点和边进行建模，能够充分利用图中节点和边的关系。其中，Graph Attention Network (GAT) 是一种非常流行的图神经网络模型，本文将对GA
原创
2023-11-27 14:15:59
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