他们在 TAPOLE 和 ABIDE 两个数据集上进行了尝试,发现在 TAPOLE 数据集上 Inception GCN 的结果是优于基准模型的,但是在 ABIDE 数据集上,结果却不如基准模型。 于是他们通过 TSNE 将输入数据的特征可视化出来,发现 TADPOLE 数据集的数据可视化出来,不同节点的特征更加可分。但是 ABIDE 则不那么可分。 那么是不是...
让我们使用 sklearn.manifold.TSNE 和 matplotlib.pyplot 可视化未经训练的 GCN 网络的节点嵌入。它将绘制一个嵌入 2D 散点图的 7 维节点。 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE def visualize(h, color): z = TSNE(n_components=2).fit_transform(h.detach(...
文章也对模型学习到的sensor embedding进行了TSNE降维后的可视化,结果显示不同类别的数据(对应图中不同颜色)对应的sensor embedding确实在高维空间中显示出一定的clustering现象,从侧面证明出学习到的sensor embedding是有意义的。 4. Case Study 文章另外一个亮点是利用case study对模型的可解释性进行了阐述。paper对于模...
test_acc, test_logits, test_label = test() # # 绘制测试数据的TSNE降维图 from sklearn.manifold import TSNE tsne = TSNE() out = tsne.fit_transform(test_logits) fig = plt.figure() for i in range(7): indices = test_label == i x, y = out[indices].T plt.scatter(x, y, label=...
我们先利用TSNE方法将高维的节点表征映射到二维平面空间,然后在二维平面画出节点,这样我们就实现了节点表征分布的可视化。 二、使用MLP神经网络进行节点分类 多层感知机 神经网络,在学术上也被称为 ( , ),其输入层、隐藏层和输出层,MLP神经网络不同层之间是全连接的。
利用TSNE将节点从高位映射到二维空间进行节点分布可视化 importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.manifoldimportTSNEdefvisualize(h,color):z=TSNE(n_components=2).fit_transform(out.detach().cpu().numpy())plt.figure(figsize=(10,10))plt.xticks([])plt.yticks([])plt.scatter(z[:,0],z[:,1],s=70...
除了好的精度外,作者也发现UGTs能够很好的缓解Deep GNN的over-smoothing问题。随着GNN模型加深,UGTs能够很好的保持模型的精度。作者也通过TSNE和MAD展示了由UGTs学习得到node representation,进一步的实验验证了UGTs能够比正常的训练学习到更加丰富的特征。...
GraphTSNE: A Visualization Technique for Graph-Structured Data Yao Yang Leow, Thomas Laurent, Xavier Bresson ICLR 2019 Workshop 7 Graph Representation Learning Systems GraphVite: A High-Performance CPU-GPU Hybrid System for Node Embedding Zhaocheng Zhu, Shizhen Xu, Meng Qu, Jian Tang WWW 2019 ...
importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.manifoldimportTSNE%matplotlib inlinedefvisualize(h,color):z=TSNE(n_components=2).fit_transform(h.detach().cpu().numpy())plt.figure(figsize=(10,10))plt.xticks([])plt.yticks([])plt.scatter(z[:,0],z[:,1],s=70,c=color.cpu(),cmap="Set2")plt...
1.论文解读 1.1 论文核心方法 1.2 构建Session Graph 1.3 通过GNN学习Item的向量表征 1.4 生成User 向量表征(Generating Session Embedding) 2.代码实践 2.1 Dataset 2.2 SR-GNN模型定义 2.3 Pipeline 2.4 基于Faiss的向量召回 2.5 基于TSNE的Item Embedding分布可视化 3.总结 4.参考资料 ...