self.conv1 = GraphConv(in_dim, hidden_dim) # 定义第一层图卷积 self.conv2 = GraphConv(hidden_dim, hidden_dim) # 定义第二层图卷积 self.classify = nn.Linear(hidden_dim, n_classes) # 定义分类器 def forward(self, g): """g表示批处理后的大图,N表示大图的所有节点数量,n表示图的数量 ...
第一部分GCN介绍 卷积(convolution)是深度学习中非常有用的计算操作,主要用于提取图像的特征。卷积神经网络相比于神经网络主要多了两个东西。一个是卷积,一个是池化。图卷积(GCN)顾名思义是在Graph上进行卷积操作。理论通俗介绍见:小虎AI珏爷:谱域图卷积神经网络GCN通俗理解plt.show卷积(convolution)是深度学习中非常...
图上的机器学习任务通常有三种类型:整图分类、节点分类和链接预测。本篇博客要实现的例子是节点分类,具体来说是用GCN对Cora数据集里的样本进行分类。 Cora数据集介绍: Cora数据集由许多机器学习领域的paper构成,这些paper被分为7个类别: Case_Based Genetic_Algorithms Neural_Networks Probabilistic_Methods Reinforcement...
随着近来学界对于图神经网络的热情持续高涨,出现了一批用图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)做图分类的工作。本文结合最近热点胶囊网(Capsule Networks)与GCN网络用于图分类。 胶囊网络是一种新兴的深层神经网络,其处理信息的方式类似于人脑。胶囊网络与卷积神经网络相反,虽然卷积神经网络是迄今为止应用最广泛的...
完整程序和数据私信博主回复基于图卷积神经网络GCN多特征分类预测(多输入单输出) Matlab代码。 %% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); ...
目录 一、背景 二、基于卷积神经网络的代码实现 1、安装依赖库 2、建立图卷积神经网络 3、建立数据的边 4、训练模型 5、可视化 三、项目代码 一、背景 图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks, GCN...
self.conv2 = GraphConv(hidden_dim, hidden_dim) # 定义第二层图卷积 self.classify = nn.Linear(hidden_dim, n_classes) # 定义分类器 def forward(self, g): """g表示批处理后的大图,N表示大图的所有节点数量,n表示图的数量 """ # 为方便,我们用节点的度作为初始节点特征。对于无向图,入度 = 出...
self.conv2 = GraphConv(hidden_dim, hidden_dim) # 定义第二层图卷积 self.classify = nn.Linear(hidden_dim, n_classes) # 定义分类器 def forward(self, g): """g表示批处理后的大图,N表示大图的所有节点数量,n表示图的数量 """ # 为方便,我们用节点的度作为初始节点特征。对于无向图,入度 = 出...