本工作采用过往20日和60日价量数据分别构建了两个Visibility Graph-CNN模型,以实现对未来20个交易日截面上的个股进行股价预测,并根据预测的股价上涨概率将个股分为10档,以此构建多、空组合。回测结果表明,两个模型的因子在各大板块当中均取得了较为单调的分档收益,表明了因子具有不错的分层选股能力。 在2020～2023...
临时设置__ftrace_graph_entry()为gops->entryfunc,并把全局入口跟踪函数ftrace_graph_entry()设置为ftrace_graph_entry_test(),之后执行update_function_graph_func()重新设置全局入口跟踪函数 执行ftrace_startup(),注册全局图操作结构graph_ops到ftrace_ops_list,并执行FTRACE_START_FUNC_RET指令替换命令 ftrace_gr...
Add a description, image, and links to the graph-cnn topic page so that developers can more easily learn about it. Curate this topic Add this topic to your repo To associate your repository with the graph-cnn topic, visit your repo's landing page and select "manage topics." Learn...
The other approach is we have a number of generators which will automatically create a Graph for you based on information you feed in. TheGraphGeneratorsuse aGraphBuilderto build up each node and edge internally; so you will need to be careful to construct them with the correct builder for ...
Therefore, a Graph Convolutional Neural Network (GCNN) by ResNet 152 Transfer Learning Architype optimized with Chameleon Swarm Optimization Algorithm (GCNN-ResNet 152 TL-CSOA) is proposed at this manuscript for enhancing skin cancer detection with classification in medical image processing. Initially...
pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.1.12.post2-cp27-none-linux_x86_64.whl pip install torchvision git clone https://github.com/meliketoy/graph-cnn.pytorch pip install networkx Planetoid Dataset In this repo, we use an implementation of Planetoid, a graph-based sem-su...
图卷积Graph Convolutional Networks 存在大量的Non-EuclideanData,如社交多媒体网络数据,化学成分结构数据,生物基因蛋白数据以及知识图谱数据等等,这类的数据属于图结构的数据(Graph-structuredData...CNN已经在计算机视觉(CV)以及自然语言处理等领域取得了非常好的水平,其中的数据可以被称作是一种EuclideanData,CNN正好能够...
1.1 Graph R-CNN 在这项工作中,我们提出了一个新的框架,Graph R-CNN,它通过两种机制有效地利用对象关系规则来智能地稀疏化和推理候选场景图。我们的模型可以分解为三个逻辑阶段:1)对象节点提取,2)关系边缘剪枝,3)图上下文集成,如图1所示。 在对象节点提取阶段,我们使用了一个标准的对象检测的pipeline(faster rc...
Sub-graph Embeddings Deep CNN作用获得更高层次的语义 具体做法The first convolutional layer input 第一卷积层以大小为N× g × D的特征空间作为输入,其中N为被选中并归一化的子图个数,g为接受域的大小(子图的大小),D为词嵌入维数。 方法 convolve kernel k1 kernel 大小为 g × D 。 然后,对于所有N个...
“Graph R-CNN: Towards Accurate 3D Object Detection with Semantic-Decorated Local Graph” (ECCV 2022 oral)来自于浙大CAD实验室何小飞和蔡登组,以及飞步科技。 试图解决的问题: 3D目标检测的二阶段方法。 本文提出的假设: 之前的二阶段方法用网格点、或者体素化网格、或者采样的关键点做RoI特征提取,这种...