1, 2], [1, 0, 3]]) # 计算邻接矩阵 adj_matrix = torch.sparse.FloatTensor(edge_index, torch.ones(edge_index.size(1)), torch.Size([num_nodes, num_nodes])).to(device) # 将邻接矩阵转换为密集格式 adj_matrix = adj_matrix.to_dense() ...
这是因为(转换后的)邻接矩阵中的权值对应于相邻节点特征加权和中的权值。我再次鼓励你亲自验证这一观察结果。 合在一起 现在我们结合了自循环和归一化技巧。此外,我们还将重新介绍先前为简化讨论而放弃的权值和激活函数。 把权值加回来 首先要做的是使用权重。注意这里D_hat是A_hat=A+I的度矩阵,即加了自循环的...
indexTable[freeBlockLoc+i] = indeces[i]; freeBlockLoc += pointCount; indexTable为边界点位置索引表,freeBlockLoc指示了表中第一个未使用索引。 有了boundaryBuffer和boundaryCount之后,边界的标注就简单了: int *regionIndeces = regionList->GetRegionIndeces(0); //获取indexTable中第一个点地址 int numR...
该子图的邻接矩阵为Ar1。 另外还融入了节点属性信息和节点间的语义信息。 二、得到...《论文阅读》GNN3DMOT: Graph Neural Network for 3D Multi-Object Tracking with 2D-3D Multi-Feature Learning 留个笔记自用 GNN3DMOT: Graph Neural Network for 3D Multi-Object Tracking with 2D-3D Multi-Feature ...
import torch # 假设你的边索引是这样的 edge_index = torch.tensor([[0, 1, 2], [1, 0, 3]]) # 计算邻接矩阵 adj_matrix = torch.sparse.FloatTensor(edge_index, torch.ones(edge_index.size(1)), torch.Size([num_nodes, num_nodes])).to(device) # 将邻接矩阵转换为密集格式 adj_matrix =...
3) edge valence connectivity index 边价连接性指数 1. Based on the adjacency matrix of molecular graph,the new edge valence connectivity index()~mF and it's athwart index()~mF′ were defined in this paper. 在分子图的邻接矩阵基础上,定义新的边价连接性指数(mF)及其逆指数(mF′)。 2. A...