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 =...
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...
引言HalfEdge结构是一种常用的表达三维网格的数据结构,相对于面列表( List of faces)和邻接矩阵(Adjacency matrix)。半边结构可以更好的用于查询,特别是连通性拓扑结构的查询,例如可以找到某个顶点附近的顶点,…
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 =...