综上所述结果表明,CCST可以提供丰富的线索,以提高对细胞特性和相互作用以及组织和器官空间组织的理解。 CCST也存在一些局限性,例如将CCST应用于无先验知识的新数据集时,如何准确选择聚类数;CCST使用GCN学习细胞嵌入,并单独执行细胞聚类。因此,学习到的特征没有针对最终聚类目的进行优化。考虑到在CCST中,单细胞特征仅...
2) 这两个矩阵都被输入DGI网络,为每个细胞计算出一个嵌入向量。DGI采用了一系列的GCN层,这使得它能够将图(细胞位置)和节点属性(基因表达)都整合为节点(单细胞)的嵌入向量。图中的边缘也进行了排列,以产生没有任何空间结构信息的负节点嵌入向量; 3) 在训练区分这两种嵌入类型后,CCST学会了编码一个包含空间结构...
与大多数现有方法中假设同一细胞组在空间上相互接近不同,CCST考虑到了整个组织样本中所有复杂的全局细胞相互作用。综上所述结果表明,CCST可以提供丰富的线索,以提高对细胞特性和相互作用以及组织和器官空间组织的理解。 CCST也存在一些局限性,例如将CCST应用于无先验知识的新数据集时,如何准确选择聚类数;CCST使用GCN...
人脸聚类是利用未标记人脸数据的重要工具,在人脸标注和检索等方面有着广泛的应用.如何有效地聚类,特别是在大规模(如百万级或以上)数据集上,是一个悬而未决的问题.最近的研究表明,基于图卷积神经网络(GCN)的聚类可以显著提高性能.然而这些方法需要生成大量的重叠子图,严重限制了模型的精度和效率.由于这些GCN算法没有...
图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN)、图注意力网络(Graph Attention Networks)、图自编码器(Graph Autoencoders)、图生成网络(Graph Generative Networks)和图时空网络(Graph Spatial-temporal Networks)。 本文尝试在软件网络上利用图神经网络进行节点的重要性学习,构建一个解码-编码(Encoder-Decoder)框架,实现软...
当然可以!在《Structural Deep Clustering Network》这篇论文中,结合正火热的图卷积神经网络GCN提出了新的改进思路。 现有的深度聚类方法已经能很好地提取每一个数据样本中的关键信息,但同时,不同的数据样本之间可能会还会存在一些关联,比如小明和小红互相不认识,性别不同,性格很不一样,身材差了很多,住的也非常的远,...
不愧是2024公认最好的【图神经网络GNN/GCN教程】,从基础到进阶再到实战,一个合集全部到位!-人工智能/神经网络/图神经网络/深度学习。 469 1 51:07 App 搞深度学习神经网络到底如何改代码啊?太难了! 603 6 2:46:00 App 【图神经网络】人工智能图神经网络实战教程,最全最完整的神经网络教程,从零基础开始学...
GCN是谱域的GNN:基于谱图理论,无法天然的处理有向图。 GAT是空域的GNN:可以天然的处理有向图,通常定义入度的节点进行聚合。 知识图谱和异质图都有专门设计的GNN: 知识图谱上的GNN关注于了对于不同关系含义的区别。 异质图上的GNN关注于多种不同关系的融合来更好的描述节点。
(1).GCN[48]采取了一种近似的手段来模拟图拉普拉斯算子的一阶谱分 解过程,并以此递归地整合相邻节点的信息。以迭代地聚合邻居 的信息。具体来说,它通过以下操作更新节点特征: 11 −− Aggregation:=∑2~2ℎ ∈ +1 Update:ℎ=() 其中(∙)表示非线性激活函数,如ReLU,是在第层的可学习特征 变换矩阵...
图神经网络(GCN)被用于构建风电场集电线故障区域判断模型。通过将风电场的拓扑信息和电气量信息整合成图数据,GCN能够综合利用这些信息来识别故障区域。这种方法不仅提高了故障定位的准确性,还克服了样本不平衡的问题[65]。 2.生成式对抗网络(GAN)的应用: