GCN 在 Cora 数据集上节点分类任务的代码实现 什么是 GCN 图卷积神经网络,实际上跟 CNN 的作用一样,就是一个特征提取器,但 GCN 面向的对象是图数据结构,能够巧妙的从图数据中提取特征,并使用这些特征去尽显节点分类、图分类、边预测、图嵌入表示等问题。 图与欧式空间 为什么要有专门面向图的卷积神经网络?可以...
Cora只有一个图,该图有2708个节点,每个节点1433维特征,10556条边。 下面对数据集进行展示,利用TSNE降维到2维便于展示,我在运行中出现zsh: abort 等问题,始终不能出图,后来pytorch和torch_geometric及其扩展依赖全部卸载,都按照第一节中的方法安装,问题解除,背后原因官网有说明,pip和conda 安装有冲突,最好统一一种...
我们使用的是Planetoid,是已经处理好的数据,下面代码将详细介绍数据集中的数据类型和含义 fromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoid dataset=Planetoid(root=r'./tmp/cora',name="Cora")print(dataset[0])#输出为Data(x=[2708, 1433], edge_index=[2, 10556], y=[2708], train_mask=[2708], val_mask=[...
Cora、Citeseer和Pubmed是三个常用的图分类数据集,用于研究和评估图分类算法。 Cora数据集: 由Cornell大学研究人员创建。 包含文献数据库中的2708篇科研论文,分为7个领域。 每篇论文由一个128维度的词袋模型表示。 论文之间的边表示引用关系。 Citeseer数据集: 由Cornell大学研究人员创建。 包含3327篇科研论文,分为6...
GCN网络用于Cora数据集分类实战 GCN网络背景介绍 多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等深度学习模型通过对输入的数据进行逐层的特征提取和筛选,可以完成分类和预测等任务,在计算机视觉和语音识别等领域已被广泛应用。但上述模型只能处理具有固定排列规则和顺序的欧氏结构数据,对于一些非规则排布的非欧式数据...
在Cora 数据集上训练 GCN 模型时,如何设置超参数? 图卷积网络 GCN 在 Cora 数据集上的应用有哪些注意事项? 图结构在现实世界中随处可见。道路、社交网络、分子结构都可以使用图来表示。图是我们拥有的最重要的数据结构之一。 今天有很多的资源可以教我们将机器学习应用于此类数据所需的一切知识。本文将告诉你如何将...
图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN),图注意力网络(Graph Attention Network,GAT),cora数据集是这类模型的经典数据集。 简述GNN模型对于一个图G=(V,E),包含顶点和边,我们用一个编码函数将图编码为向量,这个向量保留原来图的信息,其中V代表顶点(节点)集,E代表边集。首先,通过训练得到各节点的向量表示,...
本次项目讲解了图神经网络的原理并对GCN、GAT实现方式进行讲解,最后基于PGL实现了两个算法在数据集Cora、Pubmed、Citeseer的表现,在引文网络基准测试中达到了与论文同等水平的指标。 目前的数据集样本节点和边都不是很大,下个项目将会讲解面对亿级别图应该如何去做。
使用Cora数据集进行节点分类 下面我们将使用Cora数据集来训练和测试我们的GCN模型。Cora数据集是一个常用的图数据集,包含2708个科学文献节点,每个节点有1433维的词向量特征,共7个类别。 首先,我们需要加载Cora数据集并进行预处理。以下是加载数据集的代码示例: ...
ind.dataset_str.graph => 图数据,collections.defaultdict类的实例,格式为 {index:[index_of_neighbor_nodes]} ind.dataset_str.test.index => 测试实例的id,2157行以Cora为例 Cora 数据集由机器学习论文组成,是近年来图深度学习很喜欢使用的数据集。在数据集中,论文分为以下七类之一: 基于案例 遗传算法 神经...