GCN

WGCNA实战练习

本文采用WGCNA官网的Tutirial1的数据，对加权基因共表达网络分析和后续的数据挖掘的具体操作进行梳理整个分析流程可以分为以下几个步骤1.数据预处理这部分内容包括以下4个部分读取基因表达量数据对样本和基因进行过滤读取样本表型数据可视化样本聚类树和表型数据官方的示例数据是一个小鼠的芯片表达谱数据
生信修炼手册·2022-11-25 01:53

一步完成WGCNA

于是用OneStepWGCNA这个插件试验一下。本文主要记录试验过程和可能遇到的一些问题，主要参考『TBtools-plugin』OneStepWGCNA插件这篇文章。
Nuvolar·2022-11-25 01:21

WGCNA（加权基因共表达网络分析）

WGCNA（加权基因共表达网络分析）序章这个工具现在很火，高分文章用到很多。
wangchuang2017·2022-11-25 01:21

wgcna 实战 jimmy 全流程 全代码

inputgetwd()#“G:/linuxstudy/hsp70_human/ref/my_WGCNA-master”>table(datTraits$subtype)BasalClaudin-lowLuminalNon-malignantunknown1462754fpkm
YoungLeelight·2022-11-25 01:51

差异表达基因提取limma+WGCNA分析全代码

用limma包和WGCNA包进行RNA-seq数据分析#数据提取#GE512*0.8){re=0#去除在少于50%的样本中表达的基因}else{re=1}})table(tag)exprSet=1&FDRp-value
Shannon.Y·2022-11-25 01:20

用R语言做WGCNA分析全步骤二（附代码解读）【转载】

代码逐句分析一、文章来源二、关联模块与临床特征1.量化module-trait(模块-特征)关系2.网络可视化一、文章来源初学WGCNA，觉得博主的代码写的很不错，但其中很多代码在第一遍看的时候有很多地方不理解
新客草草·2022-11-25 01:50

用R语言做WGCNA分析全步骤

加权基因共表达网络构建安装WGCNA包准备基因表达矩阵离群样本检测安装WGCNA包首先最好下载R4.1.3版本，然后按照这位博主的的方法安装好WGCNA包：WGCNA包安装当你输入library(WGCNA
新客草草·2022-11-25 01:19

WGCNA 课程56个样本基因的代码

GIT##lsawk'{printFILENAME"\t"$0}'*|headawk'{printFILENAME"\t"$0}'*|grep-v名字>tmp.txtwctmp.txtlibrary(WGCNA
mystrugglelife·2022-11-25 00:17

WGCNA 分析 —— 安装及概念介绍、简单应用及总结

目录一.WGCNA安装及介绍1.1安装及出现问题的解决方案1.2WGCNA概念二.WGCNA实例及总结2.1导入表达谱数据+样品性状数据2.2数据预处理2.3筛选合适的阈值2.4分割模块，作网络图2.5
Lyrelion·2022-11-25 00:44

用R语言做WGCNA分析全步骤一（附代码解读）【转载】

1.数据导入、清洗及预处理2.检查过度缺失值和离群样本3.聚类做离群样本检测4.载入临床特征数据三、自动构建网络及识别模块1.确定合适的软阈值：网络拓扑分析2.一步构建网络和识别模块一、文章来源初学WGCNA
新客草草·2022-11-25 00:43

图学习笔记（三）：图神经网络

图学习笔记（三）：图与图学习回顾六.图神经网络（GraphNeuralNetworks）一、什么是图神经网络二、有哪些图神经网络符号定义1.图卷积网络（GraphConvolutionNetworks，GCNs
Laura_Wangzx·2022-11-24 23:36

图神经网络中的Graph Pooling

前言GNN/GCN在非欧数据中的应用具有极大的挖掘价值。通常，GNN的应用分为两种：1，节点分类；2，
zenRRan·2022-11-24 22:10

论文学习|集成式DGNN|GC-LSTM: 图卷积嵌入LSTM用于动态网络链路预测

提出了一个新颖的将GCN嵌入LSTM的端到端模型，用于动态网络链路预测。其中，LSTM作为主要框架用来学习动态网络时间快照的时间特征；GCN用来捕获节点的局部拓扑特征。
不想学习，想嗨皮·2022-11-24 21:00

7 Papers & Radios | GCN大佬公开博士论文；谷歌提出扩展型BERT架构

点击上方↑↑↑“视学算法”关注我来源：公众号机器之心授权本周的重要论文包括谷歌提出的扩展型BERT架构Tapas，以及GCN作者的博士论文。
视学算法·2022-11-24 20:53

pytorch_geometric(pyg)复现T-GCN

因此本文将从复现T-GCN（论文和官方源码见此）的角度出发，讲述怎么使用pyg搭建一个GNN-RNN模型，包括数据集的构建和模型的搭建。
卡拉叽里呱啦·2022-11-24 20:48

ST-GCN源码分析

在上篇的blog中，写了一下对于ST-GCN论文的分析ST-GCN论文分析_Eric加油学！
Eric加油学！·2022-11-24 19:27

2s-AGCN论文理解

《Two-StreamAdaptiveGraphConvolutionalNetworksforSkeleton-BasedActionRecognition》与AS-GCN一样，这篇论文也是在ST-GCN
Eric加油学！·2022-11-24 19:27

ST-GCN论文分析

Introduction传统的骨架建模方法通常依赖手工制作的零件或遍历规则，因此表达能力有限，难以推广。新的动态骨架模型。通过自动从数据中学习时空模式，超越了以往方法的局限性。该公式不仅有更强的表达能力，而且有更强的泛化能力。早期使用骨架进行动作识别的方法简单地利用各个时间步的关节坐标形成特征向量，并对其进行时间分析。这些方法的能力是有限的，因为它们没有明确利用关节之间的空间关系，这对理解人类行为
Eric加油学！·2022-11-24 19:56

图神经网络——(2)图卷积神经网络

上一篇文章中简单的介绍了几种与图数据相关的名词以及它们之间的联系与区别，这篇文章中主要介绍图卷积神经网络（GCN）的实现原理。
Ma Sizhou·2022-11-24 18:42

深入浅出图神经网络 第2章 神经网络基础 读书笔记

通过标签指导模型进行训练无监督学习：训练数据完全没有标签，算法从数据中发现约束关系，如数据之间的关联等，典型的无监督算法有如聚类算法半监督学习：训练数据又有有标签数据，又有无标签数据（GNN划时代的论文GCN
DazTricky·2022-11-24 18:23

自注意力机制和全连接的图卷积网络(GCN)有什么区别联系？

首先结论是大部分GCN和Self-attention都属于MessagePass
小白学视觉·2022-11-24 16:04

什么是图卷积网络？行为识别领域新星

为什么要研究GCN？我们知道，CNN在处理图像数据时具有很强的特征抽取能力和整合能力，这得益于卷积核(kernel,orfilter)的参数共享机制和加权平均机制。
爱学习的小肥猪·2022-11-24 14:50

简单介绍一下DCGAN

之前读了AMethodforImprovingCNN-BasedImageRecognitionUsingDCGAN.这篇论文接下来对这篇文章做一个总结，可能理解有一部分可能是错的，请大家自行分析。
曲鸿泽·2022-11-24 13:32

vue3安装教程

://nodejs.org/en/download/，检查版本：快捷键win+R>输入cmd>回车>分别键入node-v和npm-v，出现版本号说明安装成功；2、安装淘宝镜像源：npminstall-gcnpm
Z_路人·2022-11-24 08:23

npm常用命令大全

npm常用配置命令通过cnpm使用淘宝镜像：npminstall-gcnpm--registry=https://registry.npm.taobao.org将npm设置为淘宝镜像：npmconfigsetregistryhttps
luofei_create·2022-11-24 08:49

同构和异构经典图神经网络汇总+pytorch代码

收集一些讲解比较好的博客或者知乎文档，以及对应的代码1、同构图神经网络-GCN/GAT/GraphSAGE图卷积：从GCN到GAT、GraphSAGE图卷积：从GCN到GAT、GraphSAGEGCN-Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks
明日韭菜·2022-11-24 07:56

中文纠错（Chinese Spelling Correct）最新技术方案总结

纠错基础知识1.1常见错误类型1.2纠错组成模块2深度学习技术2.1FASPell（爱奇艺）2.1.1技术方案2.1.1.1背景2.1.1.2模型结构2.1.1.3训练过程2.1.2优点和缺点2.2SpellGCN
BGoodHabit·2022-11-24 07:38

AttributeError: module ‘torch.nn.parameter‘ has no attribute ‘UninitializedParameter‘

报错Traceback(mostrecentcalllast):File"E:/ProgramFiles/PyCharm2019.2/PyG/test.py",line63,inmodel=GCN_NET
Cyril_KI·2022-11-24 06:53

解决错误AttributeError: module ‘torch.nn.parameter‘ has no attribute ‘UninitializedParameter‘的方法

mostrecentcalllast):File"C:\Users\Wang\PycharmProjects\pythonProject\唐老师\mmmmmmmm.py",line31,inmodel=GCN
仙女笔记·2022-11-24 06:23

Modulated Graph Convolutional Network for 3D Human Pose Estimation

论文提出了权重调节和亲和力调节（调整GCN中的图结构）。一个图包含G={V,E}，V是N个节点，E是边。边之间的关系可以表示为邻接矩阵A∈{0,1}N×N每个节点i有D维度的特征hi∈RD。所
十二壳·2022-11-24 06:10

图网络：从数据处理到DGL模型构建（GCN, GraphSAGE, RGCN）

目录1.数据处理1.1.原始数据节点去重1.2.训练集和测试集的节点划分1.3.边数据中删除节点1.4.节点特征数据和Label2.建图2.1.同质图Networkx→DGL2.2.根据ID建图（针对RGCN
褚骏逸·2022-11-24 05:14

GNN-第三方库：DGL【图神经网络框架，支持对异构图的处理，开源相关异构图神经网络的代码，在GCMC、RGCN等业内知名的模型实现上也取得了很好的效果】

一、DGL库的实现与性能实现GNN并不容易，因为它需要在不规则数据上实现较高的GPU吞吐量。1、DGL库简介DGL库的逻辑层使用了顶点域的处理方式，使代码更容易理解。同时，又在底层的内存和运行效率方面做了大量的工作，使得框架可以发挥出更好的性能。2、DGL库特点GCMC：DGL的内存优化支持在一个GPU上对MovieLens10M数据集进行训练（原实现需要从CPU中动态加载数据），从而将原本需要2
u013250861·2022-11-24 05:13

使用DGL实现RGCN时报Assertion srcIndex ＜ srcSelectDimSize failed.的解决办法

我之前没有用过DGL实现过RGCN，简单看了一下网上的例子，按照这里：dgl.nn.pytorch.conv.relgraphconv—DGL0.8.1documentation和GCN的区别就是forward
蛐蛐蛐·2022-11-24 05:10

第四周.02.RGCN代码讲解

文章目录导入包套路步骤1套路步骤2加载数据套路步骤3本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》参考案例：https://docs.dgl.ai/tutorials/models/1_gnn/4_rgcn.htmlRGCN
oldmao_2000·2022-11-24 05:06

【深度学习】R-GCN的dgl官方代码解读（entity classification）

来源：r-gcn官方代码实现：4_rgcn.py以下主要是记录个人对官方代码的理解。注意这篇官方教程只写了entityclassification的代码。
逍遥de鱼·2022-11-24 05:55

如何利用DGL官方库中的rgcn链接预测代码跑自己的数据集（如何在DGL库的链接预测数据集模块定义自己的数据集类）

最近在忙我的省创，是有关于知识图谱的，其中有一个内容是使用rgcn的链接预测方法跑自己的数据集，我是用的dgl库中给出的在pytorch环境下实现rgcn的链接预测的代码，相关链接贴在这里：dgl库中关于
自信的小螺丝钉·2022-11-24 04:51

图神经网络的分类

图卷积神经网络GCN、GraphSage都属于图卷积神经网络，都是利用节点与节点周围的邻居信息不断的聚合，以学习到节点的高层表示。
vincent_hahaha·2022-11-24 04:15

图卷积 节点分类_在节点分类任务上训练图卷积网络

图卷积节点分类ThisarticlegoesthroughtheimplementationofGraphConvolutionNetworks(GCN)usingSpektralAPI,whichisaPythonlibraryforgraphdeeplearningbasedonTensorflow2
weixin_26713521·2022-11-24 04:15

Vue+MySQL+Express+Node 实现前端js和服务器交互

查看是否安装成功node-vnpm-vcnpm-v安装cnpm(使用npm安装依赖模块可能会很慢，建议换成cnpm)npminstall-gcnpm--registry=http://registry.npm.taobao.o
fade_hide·2022-11-24 03:48

【序列召回推荐】(task3)GNN召回之SR-GNN

）通过周围词预测中心词（多分类任务），不断迭代得到每个词embedding；deepwalk随机游走生成节点序列，然后还是用w2v生成embedding；而Node2vec仅是多了控制游走方向的参数；GCN
山顶夕景·2022-11-23 19:58

CS224W - Colab 2

CS224W-Colab21.TUDataset2.PyTorchGeometric3.OGB4.GCN其他1.TUDataset描述是Acollectionofbenchmarkdatasetsforgraphclassificationandregression
知之之·2022-11-23 18:49

论文解读（AGCN）《 Attention-driven Graph Clustering Network》

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475PaperInformationTitle：《Attention-drivenGraphClusteringNetwork》Authors：ZhihaoPeng,HuiLiu
qq_43479892·2022-11-23 16:47

ICLR2021放榜~6篇SOTA GNN论文推荐

这里推荐几篇ICLR2021接收的最新GNN论文~1.时序网络中的利用因果匿名游走的归纳表示学习2.具有自监督能力的图注意力机制3.图神经网络的瓶颈及其实践意义4.ADAGCN：将图卷积网络转换为深层模型
weixin_45519842·2022-11-23 15:52

论文小综 | Attention in Graph Neural Networks

作者|方尹、杨海宏，浙江大学在读博士，主要研究方向为图表示学习近年来，图卷积神经网络(GraphConvolutionalNetwork,GCN)利用图卷积从图结构数据中提取特征，成功应用于节点分类、图分类
开放知识图谱·2022-11-23 15:46

GNN架构/体系优质论文推荐

GNNArchitecture，研究GNN架构/体系，基本涵盖了GNN最经典、必读的文章，如基于谱图卷积的GCNs三部曲，序列图神经网络GGNN，基于注意力机制的GAT等。
AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2022-11-23 15:15

行为识别方法简介

space-timeinterestpoints)2.1.2密集轨迹(dense-trajectories)2.2基于深度学习的方法2.2.1双流网络2.2.23D卷积网络（C3D）2.2.3LSTM（长短期记忆网络）2.2.4GCN2.2.5
Mr___WQ·2022-11-23 14:00

使用pyskl的stgcn++训练自己的数据集

https://github.com/kennymckormick/pyskl包含多种动作分类的模型，感谢大佬训练过程主要参考项目中的examples/extract_diving48_skeleton/diving48_example.ipynb但是我一开始不知道这个文件，从网上查不到太多的资料，走了不少弯路，这里就把我训练的过程分享一下。1.准备自己的数据集这里使用的是Weizmann数据集，
大脸猫105·2022-11-23 14:38

ST-GCN可视化（python mmskl.py pose_demo）

运行该命令获取的视频结果与运行HRNet中的demo/inference.py效果相同。一、遵循官网程序运行命令pythonmmskl.pypose_demo[--gpus$GPUS]#or"pythonmmskl.pypose_demo_HD[--gpus$GPUS]"forahigheraccuracy运行过程：mmskl.py——>./configs/pose_estimation/pose
who are you605·2022-11-23 14:06

python绘制混淆矩阵(2s-AGCN结果分析)

2022.4.19结果更正，原函数得到的混淆函数存在问题，用自己写的函数绘制结果并不是A3和A4，而是A30和A12,以及A11和A121.运行2s-AGCN双流自适应图卷积网络有现成的开源代码，使用NTU-RGBD
Ark.C·2022-11-23 10:16

#Reading Paper# LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation

#论文题目：LightGCN:SimplifyingandPoweringGraphConvolutionNetworkforRecommendation（LightGCN:简化和增强图卷积网络的推荐）
堇禤·2022-11-23 03:28
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