第一部分GCN介绍 第三部分数据集介绍 第四部分构建GCN模型 第五部分训练 第六部分 节点嵌入可视化 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
x=self.conv1(x,edge_index)x=F.relu(x)x=F.dropout(x,training=self.training)x=self.conv2(x,edge_index)returnF.log_softmax(x,dim=1)# 数据集加载 & 模型训练dataset=Planetoid(root='/tmp/Cora',name='Cora')data=dataset[0]model=GCN(num_features=dataset.num_node_features,num_classes=data...
GCN，全称图卷积网络，是一种在图数据上进行特征提取的强大工具。它在深度学习中，尤其是图神经网络中扮演着关键角色，通过在图上进行类似于卷积操作，捕捉节点间的局部结构信息。对于GCN的理解，可以参考小虎AI珏爷的通俗讲解，链接：[plt.show](https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric)。PyTorch...
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简介 本仓库包含论文《用于基于骨架的动作识别的空间时间图卷积网络》的相关代码、数据集和模型。 ST-GCN 动作识别演示 我们的基于骨架的动作识别演示展示了ST-GCN如何从人体骨架中提取局部模式和关联性。下图显示了我们ST-GCN最后一层中每个节点的神经响应幅度。 触摸头部 坐下 脱鞋 进食 投踢他人 掷锤 清洁与抓举...
今天为大家带来一期利用GCN图卷积神经网络模型一键实现西储大学轴承故障诊断代码与原理讲解,非常新颖! #机器学习 #sci#sci论文 #matlab #算法 - 强盛机器学习于20241208发布在抖音,已经收获了1203个喜欢,来抖音,记录美好生活!
一个是156*156的邻接矩阵,它描述了道路之间的空间关系。每一行表示一条道路,矩阵中的值表示道路之间的连接性。另一个是特征矩阵,它描述了每条道路上的速度随时间的变化。每一行代表一条路,每一列是不同时段道路上的交通速度。每15分钟计算一次每条路上的车速。GNN-LSTM GCN GNN LSTM RNN...
第二层CNN-RNN编码器:对GCN输出的特征进一步精炼,结合时间和空间信息生成预测。 我们使用S&P 500指数中前100只股票的每日收盘价数据,时间范围为2010年1月1日至2020年12月31日。这些股票按市值排序,确保数据代表性。 假设实验结果如下(基于假设数据,实际需训练模型): ...
gcn模型代码pytorch pytorch模型搭建 上一篇博客学习了如何搭建Inception网络,这篇博客主要讲述如何利用pytorch搭建ResNets网络。 上一篇博客中遗留了一个问题,就是1*1卷积核的作用,第一个作用是减少参数,第二个作用是压缩通道数,减少计算量。 理论上,随着网络深度的加深,训练应该越来越好,但是,如果没有残差网络,深度...