图卷积神经网络GCN 第24页

pytorch + pyG实现GCN并分析代码

开发环境安装pytorch1.4.0PytorchGeometric1.6.1pytorch的安装网上教程已经说的很详细了，我就不再赘述了，有需要的朋友请自行百度解决。PytorchGeometric的安装我发现网上的教程绝大部分都需要科学上网，这一步就难倒一部分同学（也包括我），所以我在这里就提供一种更方便的方法。（建议先把pip的下载源改为国内镜像，比如清华源）命令如下：pipinstallt

D_pens·2023-01-21 14:00

PyTorch+PyG实现图神经网络经典模型目录

本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。

꧁ 东风 ꧂·2023-01-21 14:58

Pytorch-geometric: Creating Message Passing Networks 构建消息传递网络教程

Pytorch-geometric:CreatingMessagePassingNetworks构建消息传递网络教程一、背景二、MessagePassing基类三、例子3.1实现GCN层3.2实现EdgeConv

LeonYiLeonYi·2023-01-21 12:59

vue基础知识点

npm管理npm的服务器是在国外的国内下载很慢淘宝镜像：npmi-gcnpm--registry=https://registry.npm.taobao.orgjquery:1.cd到你要下载的文件夹下

唔西迪西0·2023-01-20 13:06

_jb_pytest_runner.py: error: unrecognized arguments: --cov报错

今天在运行GCN的时候，遇到了argparse，debug的时候报错：_jb_pytest_runner.py:error:unrecognizedarguments:--covargparse是python

思维在奔跑·2023-01-20 13:08

st_gcn_twostream网络报错 cannot find GPU device

gpu.py第35行调佣了cuda()，但是之前并没有让GPU可见，要在forgingus:之前加入os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=','.join(list(map(str,gpus)))最后要记得，重新在torchlight下安装setup.py，这时会将gpu.py拷贝到python系统安装路径，实际调用的是这里。

crazyman33·2023-01-20 13:06

st_gcn_twostream.py报错运算需要同一类型

将其中forward()函数里面改为ifTrue:m=torch.cat((torch.cuda.FloatTensor(N,C,1,V,M).zero_(),x[:,:,1:]-x[:,:,:-1]),2)else:m=torch.cat((torch.FloatTensor(N,C,1,V,M).zero_(),x[:,:,1:]-x[:,:,:-1]),2)主要是不开GPU时会出现变量类型不

crazyman33·2023-01-20 13:31

一种基于传统图像处理算法的烟丝规格自动计算方法

基于深度学习方法的CNN、RNN、GCN在精度和速度上有所提升，但结果不尽如人意。近来，有学者提出了基于传统图像算法的烟丝宽度在线估计分析方法，但仍然需要人工干预。

xhtnewbility·2023-01-20 09:22

基于stgcn的乒乓球基础动作识别评价系统

本人和同伴一起自主完成并参加比赛详细比赛视频介绍清晰包含例程安装与使用全过程想要一起讨论学习源码请私聊我

xhtnewbility·2023-01-20 09:21

论文理解 Linkage Based Face Clustering via Graph Convolution Network

论文理解LinkageBasedFaceClusteringviaGraphConvolutionNetwork背景要解决的问题基于GCN的人脸图像聚类图卷积层节点合并KNN搜索MxNet复现GCNLayer

碧落回雪·2023-01-19 21:16

GCN学习：Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution

阅读论文AGC，利用高阶结构信息来提升聚类的效果。本文从图信号处理角度来理解GNN，增强聚类效果。目标还是将节点划分成m个聚类。文章目录一、Introduction原理步骤二、算法提到了一些预备条件k阶图卷积如何选择合适的k一、Introduction近年来的几种图卷积的聚类方法在一些真实的属性网络上取得了良好的聚类性能。然而现有方法都是低阶的，只考虑每个节点的邻居，或者两个三个跳之外的节点，固定

我咋就看不懂·2023-01-19 21:15

AGC：Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution

GCN的问题GCN的每个卷积层都与投影层耦合，无法构造深层GCN。一般使用2~3个GCN，即只能考虑2，3阶邻居，丢失了global信息。固定模型忽略了真实数据的多样性。

格洛米_·2023-01-19 21:41

【GCN】论文笔记：Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution

基于自适应图卷积的属性图聚类前言方法介绍总结前言属性图聚类是一个具有挑战性的问题，它要求图结构和节点的联合建模属性。虽然图卷积已经被证明在整合结构和特征信息时是非常有效的，但是几乎没有研究说明如何应用它来最大化集群性能。现有的方法基本上都是使用图卷积的固定的（忽略了图的多样性）低阶的（只考虑每个节点几跳内的邻居，没有充分利用节点关系）顺序。在本文中，我们提出了一种自适应的利用高阶图卷积实现属性图聚

予^·2023-01-19 21:40

深度学习笔记-经典分割算法总结&后续论文思路

非实时性）FCN：语义分割端到端的开端U-Net&FushionNet:医学分割算法中的龙头SegNet&DeconvNet:对称编解码结构DeepLab系列：从v1到v3+，算法越来越完善，结果越来越好GCN

地表最菜研究生·2023-01-19 15:14

GIKT: A Graph-based Interaction Model forKnowledge Tracing

表示是否正确回答】和新问题qt，目标：预测学生正确回答新问题的概率p问题技能关系图，一个问题对应多个技能，一个技能与多个问题相关【ni--与问题qi相关的技能的数目nj--与技能sj相关的问题的数目】总体框架：使用GCN

幸运满当当ღ·2023-01-18 23:25

论文笔记: Diffusion-Convolutional Neural Networks

前言相较于GCN早期基于频域的若干方法，这篇论文虽然内容较少，方法存在一定的局限性，但是可以说是基于空域GCN的开山之作，它提供了一个很清晰的对非欧式空间进行卷积的思路。

饮冰l·2023-01-18 22:46

医疗AI实践与思考汇总

医学图像分类和分割：CNN文本中信息抽取、疾病预测：CNN、RNN、transformer病患语音识别和机器翻译：RNN、Seq2Seq体征检测和疾病风险评估：RNN、MLP、transformer新药研发：GCN

梦无痕123·2023-01-18 18:58

SIGIR 2021 | 推荐系统中的自监督图表征学习

PaperWeekly·2023-01-17 19:08

V2X技术周｜ V2X地图数据结构介绍和梳理

示例文件{"msgCnt":"1",//MsgCount"nodes":{"Node":[

OpenV2X开源社区·2023-01-17 18:58

零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN）【论文精读】

原文链接：AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks(distill.pub)我们不仅仅关系整个图的架构，其实我们更关心的是每个顶点每条边和整个图所表示的信息。我们如何把我们想要的信息表示成以上这些向量，以及这些向量是否能够通过数据来学到。这也是整个图神经网络要关注的重点。一、数据如何表示成图如何把一张图片表示成图，假如我们有一张图，其高宽都是244.然后有三

黄乐荣·2023-01-17 16:17

论文阅读笔记：DSTGCN-Deep spatio-temporal graph convolutional network for traffic accident prediction

文章地址：https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.09.043特点：道路级别而非网格，未使用RNN一类时间序列网络，残差网络abstract：在现实世界中，交通事故通常会导致严重的人员伤亡和巨大的经济损失。及时准确地预测交通事故对保护公共安全和减少经济损失有很大的潜力。然而，由于交通事故具有复杂的因果关系，包括交通相关异质数据中的空间相关性、时间动态交互性和外部

ayuuuuu·2023-01-17 11:19

Pytorch：图卷积神经网络-半监督学习实现，对比SVM, LP

Pytorch:图卷积神经网络-半监督网路实践-对比SVM,LPCopyright:JingminWei,PatternRecognitionandIntelligentSystem,SchoolofArtificialandIntelligence

宅家的小魏·2023-01-16 11:25

T-GCN：时间图卷积网络用于交通速度预测-模型实验部分

新的一周，你好~T-GCN：时间图卷积网络用于交通速度预测-简介部分1、文章信息《T-GCN:ATemporalGraphConvolutionalNetworkforTrafficPrediction

当交通遇上机器学习·2023-01-16 08:23

T-GCN-时间图卷积网络交通速度中的预测

为了捕获时空间依赖性，本文提出了T-GCN（temporalgraphconvolutionalnetwork），模型融合了图卷积网络(GCN)和门控递归单元(GR

奥卡姆的剃刀·2023-01-16 08:22

pointcnn pointweb pointconv randla 阅读（二）

pointweb不同于DGCNN，本文章考虑所有的局部邻域内的两点之间的关系对于FPS采样和KNN得出的邻域内点集合F，其中的每个点都看作Fi本身特征加邻域内的特征其中fimp是MLP得出得Fj对Fi的影响

官方陈奕迅·2023-01-15 14:55

论文阅读：Vision GNN: An Image is Worth Graph of Nodes

计算机视觉与图卷积神经网络的结合作者单位：华为诺亚方舟实验室、北京大学、澳门大学作者：韩凯、王云贺等论文地址：点击这里下载代码地址：点击这里访问摘要基于深度学习的计算机视觉系统的网络架构是重中之重。

sigmoidAndRELU·2023-01-15 12:33

论文阅读：CNN+GCN

论文名称：卷积神经网络加上图卷积神经网络的边界回归方法用于医学图像分割。期刊名称：ISSV2019作者：YandaMengMengWei.作者单位：利物浦大学以及中科院宁波工业技术研究院。

sigmoidAndRELU·2023-01-15 12:33

DGL踩坑留念

无论采取什么方法都不能使得准确度继续上升，模型如下：importtorch.nnfromtorch.nnimportModule,ReLU,Dropoutfromdgl.nn.pytorchimportGraphConvclassGCN_Mod

kun996·2023-01-14 15:46

论文笔记《DeepTective》

DeepTective:DetectionofPHPVulnerabilitiesUsingHybridGraphNeuralNetworks∗摘要1简介2模型概述2.1预处理2.2GRU2.3GCN2.4Classification3DATTASETS3.1SARD3.2GIT4EXPERIMENTS4.1

炎凰先生·2023-01-14 09:36

dgl-02 gcn

目录GCN代码实现GCN为什么需要gcn之前的cnn无法处理非欧式距离的数据而非欧式距离的数据（比如拓扑结构，网络结构）在现实中是一种广泛存在的数据结构GCN原理比较多的是从谱域来解释，关于怎么从二维卷积到图卷积

Evangelion-02·2023-01-14 09:29

基于图卷积网络的测量与先验知识相结合的故障诊断方法

GraphConvolutionalNetwork-BasedMethodforFaultDiagnosisUsingaHybridofMeasurementandPriorKnowledgeAbstractIntroductionPreliminaryA.GraphConvolutionNetworkB.MainStepofFaultDiagnosisBasedonGCNGCN-SAMeth

不知名高校研究生·2023-01-14 08:36

手把手安装GNN必备库 —— pytorch_geometric

GCN：图卷积神经网络，GNN在训练过程中，有将attention引入图结构的，有将门控机制引入图结构的，还有将卷积引入图结构的，引入卷积的GNN就是GCN，通过提取空间特征来进行学习。

clarkjs·2023-01-14 08:30

PyG搭建R-GCN实现节点分类

目录前言数据处理模型搭建1.前向传播2.反向传播3.训练4.测试实验结果完整代码前言R-GCN的原理请见：ESWC2018|R-GCN：基于图卷积网络的关系数据建模。

Cyril_KI·2023-01-14 06:49

PyG搭建R-GCN实现链接预测

目录前言1.数据处理2.R-GCN链接预测2.1负采样2.2模型搭建2.3模型训练/测试前言关于链接预测的介绍以及链接预测中数据集的划分请参考：链接预测中训练集、验证集以及测试集的划分(以PyG的RandomLinkSplit

Cyril_KI·2023-01-14 06:49

PyG搭建GNN实现链接回归预测

前言前面写了一些有关GNN的各种图任务，主要是节点分类以及链接预测：PyG搭建GCN前的准备：了解PyG中的数据格式PyG搭建GCN实现节点分类（GCNConv参数详解）PyG搭建GAT实现节点分类PyG

Cyril_KI·2023-01-14 06:18

Caj论文转pdf（带书签目录）

方法二书签制作软件PdgCntEditor把论文拖进软件中，手动复制目录页，粘贴进来进行相应处理，具体见博文：PdgCntEditor+pdf-bookmark实现给pdf添加书签_南七行者的博客-CS

Chyt24·2023-01-14 03:20

2018-GCNs for human activity purpose imputation from gps_based trajectory data

[1]MartinH,BucherD,SuelE,etal.Graphconvolutionalneuralnetworksforhumanactivitypurposeimputationfromgps-basedtrajectorydata[J].2018.文章目录`摘要``1IntroductionandRelatedWork``2DataandMethods``2.1Data``2.2Me

yuemo3353009·2023-01-13 16:09

图神经网络

前言图神经网络（GCNS)分为了五类，图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks）、图注意力网络（GraphAttentionNetworks）、图自编码机（GraphAuto-encoder

我其实一直都在·2023-01-13 15:34

anaconda prompt中cd到指定目录

文章目录prompt中错误cdprompt中正确cdprompt中错误cdcdD:\data\GCN\gcn-master可以看到红色圈出的部分没有到指定目录prompt中正确cdcd/dD:\data

plasma-deeplearning·2023-01-13 11:04

7 Papers & Radios | ICCV 2021获奖论文，MIT华人团队解决持续70年的数学难题

目录：RevitalizingCNNAttentionsviaTransformersinSelf-SupervisedVisualRepresentationLearningPixel-PerfectStructure-from-MotionwithFeaturemetricRefinementDeepNeuralNetworksandTabula

机器学习社区·2023-01-12 17:34

【Paper】Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification

（2）由于在所有数据上都要构造邻接矩阵，传统的GCN计算量很大，特别是在大规模的遥感问题上。本文贡献GCNs超越了网格采样的局限性，并成功地应用于不规则（或非网格）数据的表示和分析。

pangpd·2023-01-12 12:11

【Paper】Nonlocal Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification

（其实就是作者看了GCN半监督分类的优势）3.工作提出一种non

pangpd·2023-01-12 12:11

【Paper】Multiscale Dynamic Graph Convolutional Network for Hyperspectral Image Classification

GCN为了克服这一缺点，我们考虑将最近提出的图卷积网络（GCN）用于高光谱图像分类，因为它可以对任意结构的非欧几里德数据进行卷积，并且适用于由图拓扑信息表示的不规则图像区域。

pangpd·2023-01-12 12:10

文献阅读记录：Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification

Flying Stone·2023-01-12 12:40

【论文阅读笔记】Graph Convolutional Networks for Text Classification

目录1原文2针对问题3模型/方法3.1TextGCN4实验结果5讨论6结论1原文GraphConvolutionalNetworksforTextClassification源码2针对问题文本分类是自然语言处理中一个常见的基础问题

月满星沉·2023-01-12 12:09

图卷积神经网络--Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification

除了网格采样的局限性，最近提出了图卷积网络（GCN），并成功地应用于不规则（或非网格）数据的表示和分析。在本文中，我们从HS图像分类的角度对CNN和GCN（定性和定量）进行了深入研究。

你这个代码我看不懂.·2023-01-12 12:39

GNN、GCN、GAT关系

图神经网络GraphNeuralNetwork(GNN)参考文献：图神经网络GraphNeuralNetwork(GNN)最早期的图神经网络GraphNeuralNetwork，简称GNN。GNN2009年已经出现了，发表在论文《Thegraphneuralnetworkmodel》中。下图展示了graph_focused和node_focused的应用。图(a)为化学分子结构，需要预测分子结构对

有梦想的鱼·2023-01-12 11:17

【图神经网络】图神经网络(GNN)学习笔记：GAT

图注意力层(GraphAttentionalLayer)多头图注意力层从GNN到GCN再到GAT参考资料图注意力网络(GraphAttentionNetworks，GAT)，处理的是图结构数据。

镰刀韭菜·2023-01-12 11:08

对 GCN, Transformer, XLNet, ALBERT, CRF 等技术仍然一知半解？再不学习就 OUT 了！

谷歌Lab近日发布了一个新的预训练模型"ALBERT"全面在SQuAD2.0、GLUE、RACE等任务上超越了BERT、XLNet、RoBERTa再次刷新了排行榜！ALBERT是一种轻量版本的BERT，利用更好的参数来训练模型，但是效果却反而得到了很大提升！ALBERT的核心思想是采用了两种减少模型参数的方法，比BERT占用的内存空间小很多，同时极大提升了训练速度，更重要的是效果上也有很大的提升！

weixin_38753422·2023-01-12 10:43

PyG Temporal搭建STGCN实现多变量输入多变量输出时间序列预测

目录I.前言II.STGCNIII.PyGTemporalIV.模型训练/测试V.代码I.前言前面已经写过不少时间序列预测的文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear

Cyril_KI·2023-01-12 06:05

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