机器学习之MATLAB代码--神经网络（四）代码数据结果 代码main.m文件clear
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clc
format shortg
addpath('func_defined')
data=xlsread('数据8（A1-II00)','Sheet1','A1:I100');
input=data(:,1:end-1);
output=data(:,end);
N
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2023-08-11 21:23:45
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图神经网络学习01：图卷积神经网络GCN实战解决论文分类问题(tensorflow实现) 文章目录图神经网络学习01：图卷积神经网络GCN实战解决论文分类问题(tensorflow实现)前言1.数据集的介绍2.网络的搭建3.数据的处理1.将标签提取出来并处理为one-hot编码2.输入特征的处理3.聚合特征矩阵Lsym的制作4.模型的初始化以及训练结果的分析5.结束语 前言 关于最近兴起的图神级网
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2023-07-21 17:46:35
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GNNExplainer代码解读及其PyG实现使用GNNExplainerGNNExplainer源码速读前向传播损失函数基于GNNExplainer图分类解释的PyG代码示例参考资料 接上一篇博客图神经网络的可解释性方法及GNNexplainer代码示例，我们这里简单分析GNNExplainer源码，并用PyTorch Geometric手动实现。 GNNExplainer的源码地址：http
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2024-01-08 15:01:35
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图神经网络GraphSAGE代码详解1. 前言2. 代码下载3. 数据集分析4. 代码分析4. 1 model.py4. 2 aggregators.py4. 3 encoders.py5 总结 1. 前言最近在学习图神经网络相关知识，对于直推式的图神经网络，训练代价昂贵，这篇文章主要是介绍一个基于归纳学习的框架GraphSAGE的代码，旨在训练一个聚合函数，为看不见的节点（新的节点）生成嵌入。
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2023-08-08 23:23:40
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图方法分为谱方法和空间方法，空间方法是直接在图上进行操作，代表方法之一GAT；谱方法是将图映射到谱域上，例如拉普拉斯矩阵经过特征分解得到的空间，代表方法之一是GCN。本文介绍GAT的代码实现。论文原图与核心公式utils相关代码分析见之前写的GCN那篇博客train相关代码分析train.py感觉和之前的gcn没有区别，先setting，再cuda，load_data，然后train，eval，t
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2023-09-24 09:25:36
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近年来，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。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得了新的突破。图神经网络有很多比较好的综述[1][2][3]可以参考，更多的论文可以参考清华大学整理的GNN paper list[
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2023-07-07 22:05:28
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一个完整的处理图片分类的代码，包括以下几部分：导入需要的库，数据预处理，搭建神经网络模型，训练及测试，输出损失和正确率。导入库import torch
import torchvision
from torch.autograd import Variable
from torchvision import datasets, transforms
import os # o
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2023-08-01 13:24:27
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本文主要总结神经网络图文检索部分语义对齐模型的代码，主要用于记录笔者的学习过程，如有不准确之处，欢迎各路大神指出！谢谢！1.图像分类神经网络def predict(model, img):
with torch.no_grad():
out = model(img)
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2023-09-22 12:27:43
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一、数据集简介我们将使用Cora数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为7个类别，类别分别是1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示，所以，每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词，且该元素只有0或1两种取值。取0表示该元素对应的词不在论文中，取1表示
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2023-10-08 08:35:35
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1. GNN 概念1.1. 图神经网络概念G = {V, E}, 有向, 无向, 加权, 非加权, 同构, 异构(不同结构/意义的边/点)为什么要用? 数据有非欧几里的距离的信息含义欧几里得距离: 比如识别猫图片的 CNN, 就是可以通过简单的距离就可以描述(不需要建边)图神经网络: 学习一个包含邻居节点信息的状态特征(state embedding), 表征邻居的就是边, 有了边, 也就升级成为
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2023-10-28 09:47:09
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目录一、什么是图(graph)二、如何将图片(images)表示成图(graph)三、在机器学习中使用图(graph)的挑战四、图神经网络(Graph Neural Network, GNN)(I). The simplest GNN(II). 如何做预测(III).如何将图的结构信息引入GNN(IV).Learning edge representations(V). 为什么需要全局图
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2024-02-19 19:40:45
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文章目录0 前言1 数据读入2 模型搭建3 模型训练4 模型测试5 模型保存6 参考博客 0 前言代码参考了知乎上“10分钟快速入门PyTorch”系列，并且附上了详细的注释和函数讲解。从今天这篇博文开始，我将和大家一起踏上Pytorch的学习道路，希望有问题可以指出！代码可以直接复制粘贴后运行。1 数据读入torchvision.datasets里面有很多数据类型，里面有官网处理好的数据，比如
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2024-02-02 19:58:08
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©原创作者 | 小欣原标题：异步传播注意力图神经网络（APAN）简介，一种图神经网络时序模型在工业化场景上的实践探索01 图神经网络在工业场景上的瓶颈传统的图模型通常执行两个串行操作：首先是图查询，然后是模型推理，由于查询 k-hop 邻居的时间复杂度比较大，很多图算法在时序神经网络模型中无法执行快速推理，因此，极大地限制了图算法的工业化推广。为了解决这个问题，来自上海交通大学的团队和蚂
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2023-12-03 13:32:17
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图神经网络的究竟有多强大？道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。 近年来，随着图神经网络在各个领域的火热应用，越来越多的学者试图从图论的角度对图神经网络的表达能力进行理论分析，并基于这些理论分析开发出了性能强大的模型。然而，在实际应用中，这些在理论上非常强大的模型的性能往往会受到计算复杂度等因素的限制。本文作者 Michael Bronstein 是一名来 
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2024-02-06 13:23:39
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2019论文6 DyREP: Learning Representation over Dynamic GraphsMotivationModel时间点过程嵌入表示学习论文7 Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow ForecastingMotivationModelSpatia
图卷积神经网络感谢0. 背景介绍基于图的应用node-levelgraph-levelsingal-level数据集介绍1. Cora数据集：2. CiteSeer3. Pubmed1. CNN1.1 CNN有效的原因2. 从基于欧式数据的网络迁移到非欧数据上2.1 主要困难2.2 目标3. 卷积数学中的卷积（信号处理中的卷积）连续量卷积image上的卷积总结：卷积是一种对信号的处理方式图卷积的
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2023-07-30 21:54:14
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超大图上的节点表征学习我们使用内存数据集将图神经网络应用于许多节点或边的预测任务，然而在实际的工作中面临着超大图上进行图神经网络的训练，巨大的内存(显存)消耗问题。论文Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Network提出了一种新的图神经网络的训练方法。Cluster
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2024-03-11 07:55:23
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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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内容简介： 2一、介绍（GCN基于CNN和图嵌入） 21.研究GNN的动机： 22.研究GNN的原因： 23.早期的GNN研究： 3二、模型 42.1原始GNN 42.2 GNN的变体 52.2.1图类型 62.2.2传播类型（传播过程使用的方法） 62.2.3训练方法 82.3通用框架（将不同的模型集成到一个单一的框架中） 102.3.1消息传递神经网络（MPNN：message passing
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2024-04-07 22:24:15
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概述循环神经网络（RNN）用于处理序列标注等问题，在自然语言处理、语音识别等有很广泛的用途。LSTM和GRU是目前使用最广泛的两个循环神经网络的模型变种，TensorFlow中已经把这些常用的模型封装的很好，但是在实际工作中，我们经常需要根据需求的不同对LSTM或者GRU进行一些修改，甚至需要重新实现一种RNN模型，本篇文章主要带领读者分析了解一下TensorFlow中RNN系列模型的实现原理，让
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2023-12-24 11:32:42
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