4 Pytorch 代码 任务:对图中的每一个节点进行分类,一共7类。每一个节点有1433个特征,一共有2708个节点,构成一个大图。但是节点的标号不是从0开始计数,所有在写代码时,需要处理。 4.1 数据下载 一共两个文件:cora.cires:边的信息。cora.content:节点的特征。 链接:pan.baidu.com/s/1bVAi4u 提取码:1111 ...
基于PyTorch Geometric的GCN实现 但由于上述代码中需要对矩阵进行复杂的计算,并且大部分图数据的邻接矩阵比较稀疏,因此这种计算方法会造成内存资源的浪费,计算效率也比较低。但是幸运的是,PyTorch Geometric(PyG)中封装了大量已经编写好的图神经网络,我们只需要调库进行使用就好了(哈哈哈大家最喜欢的部分)。 PyG库介绍 Py...
from dgl.nn.pytorch import GraphConv from sklearn.metrics import accuracy_score class Classifier(nn.Module): def __init__(self, in_dim, hidden_dim, n_classes): super(Classifier, self).__init__() self.conv1 = GraphConv(in_dim, hidden_dim) # 定义第一层图卷积 self.conv2 = GraphConv...
本文的实验环境为PyTorch = 1.11.0 + cu113,PyG = 2.0.4,相关依赖库和数据集的下载请见链接。 一、图卷积神经网络介绍 1.1 传统图像卷积 卷积神经网络中的卷积(Convolution)指的是在图像上进行的输入和卷积核之间离散内积运算,其本质上就是利用共享参数的滤波器,通过计算中心值以及相邻节点的值进行加权获得带有局...
6 Text GCN 图构建代码(pytorch-Text-GAN) 7 总结 导航栏 1 Abstract 作者思想是把灵活的GCN应用到文本分类上面,命名为Text GCN。在没有任何预训练词嵌入和先验知识情况下,在基准实验上取得不错的实验结果,Text GCN也能预测单词和文本词嵌入,在减少训练数据情况下,有较强的鲁棒性。 2 Introduction 文本分类的一...
from dgl.nn.pytorch import GraphConv from dgl.data import CoraGraphDataset class GCN( nn.Module ): def __init__(self, g, #DGL的图对象 in_feats, #输入特征的维度 n_hidden, #隐层的特征维度 n_classes, #类别数 n_layers, #网络层数 activation, #激活函数 dropout #dropout系数 ): super( ...
3)图卷积的层数反映了节点的感受野大小,n阶Pytorch实现GCN参考论文:Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networkshttps://arxiv.org/abs/1609.02907classGraphConvolution(nn.Module):def__init__(self, input_dim, output_dim, use_bias=True):"""图卷积:L*X*\theta Args: --- input_dim:...
吹爆!这绝对是B站讲的最好的Pytorch教程,从入门到进阶!全程干货讲解,就怕你不学!(人工智能丨机器学习丨深度学习丨神经网络丨计算机视觉丨自然语言处理) 1310 0 01:27:40 App 从零开始手搓 ResNet,残差神经网络代码解析! 3232 54 21:52:35 App 这是一套,竟然不收费的Python+OpenCV教程【附完整代码+课件文档...
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用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类:训练与结果评估可视化 ...