深入浅出的图神经网络实践以及MATLAB模拟

最新推荐文章于 2025-04-29 10:56:56 发布

数据探索

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文章标签：神经网络 matlab 人工智能

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本文深入探讨图神经网络在MATLAB环境中的应用，通过一个使用Cora数据集的分类问题，详细解释如何将数据转化为图形格式，建立模型并进行训练，最终实现对非欧几里德数据的高效处理。通过实例，帮助读者理解并掌握图神经网络在社交网络、路网和分子结构等领域的潜力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

深入浅出的图神经网络实践以及MATLAB模拟

在本篇文章中，我们将探讨图神经网络的简单应用，并通过MATLAB对其进行仿真。图神经网络是一种能够处理非欧几里德数据的深度学习模型，它适用于图像、语音、文本等多种类型的数据，如社交网络、路网以及分子结构等。

我们首先需要加载MATLAB的深度学习工具箱和图神经网络工具箱。如果你还没有安装这些工具箱，可以通过官网下载并安装。

% 加载深度学习工具箱和图神经网络工具箱
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MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】图神经网络（附MATLAB和Python代码）

qq_36130719的博客

03-09

1060

图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一类针对图结构数据进行学习和推理的机器学习模型。与传统的深度学习模型关注的是矩阵和向量结构的数据不同，图神经网络的输入是图结构，输出是对图结构的某些属性的预测或推理。它的目标是对图中节点和边进行特征表示学习，并在此基础上进行分类、聚类、回归等任务。图神经网络通常由一些基本的层组成，这些层利用局部结构信息逐层递进，最终得到全局的图表示。

MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】图神经网络（补充篇）

qq_36130719的博客

03-13

660

基于 Random Walk 的 Graph embedding 方法本质上没有直接处理图结构, 而是通过将节点和邻域序列化, 转化为类似于文本的线性结构。图神经网络的优势在于能够直接处理图结构, 同时进行节点和邻域之间的信息传播以及参数更新。两种方法在不同数据上表现各有优劣, 整体看来图神经网络更加端到端, 更加通用。

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MATLAB中的神经网络与图神经网络图像分类实战教程

最新发布

weixin_28736145的博客

04-29

978

在人工智能领域，神经网络已经成为了实现高效图像分类的核心技术之一。图像分类是计算机视觉的基础任务，它涉及将图像分配到有限数量的类别中。神经网络，尤其是卷积神经网络（CNN），已被证明在图像识别和分类任务中表现出色，由于其强大的特征提取能力，它能够在不同层次上捕捉图像的细节和结构。MATLAB提供了深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox），其中包括了用于构建、训练和可视化卷积神经网络（CNN）的功能。通过该工具箱，工程师和研究人员可以方便地处理图像、声音和其他类型的数据。

matlab实现神经网络

stay23的博客

03-27

7440

本文通过matlab构建神经网络完成相应的三个实验

MATLAB基础应用精讲-【图像处理】GNN图神经网络(附python代码实现)

qq_36130719的博客

12-26

594

图神经网络由于其在处理非欧空间数据和复杂特征方面的优势，受到广泛关注并应用于推荐系统、知识图谱、交通道路分析等场景。图结构可描述复杂关系，如基因结构、通信网络、交通路线、社交网络等。图计算挖掘结构信息，但无法学习节点特征。神经网络在欧氏空间数据上表现优越，但无法直接应用于非欧氏空间的图数据。图神经网络结合图计算和神经网络优势，处理非欧氏空间数据及其复杂特征，应用于网络链接预测、推荐系统和交通道路分析等场景。实际应用中，图数据规模庞大，如百亿级节点、千亿级边，存储开销超过10TB。

【GNN】图神经网络的简单应用以及MATLAB仿真

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

05-09

3849

1.软件版本 MATLAB2019a 2.本算法理论知识在图神经网络中，图的各个节点将被认为是目标对象，每一个目标对象通过各自的特征信息来关联其他目标的特征。然后通过顶点包含的信息以及其邻域的信息，如图1所示在图1中，定义局部变换函数和局部输出函数，那么顶点v的状态向量和对应的输出可以表示为：其中，分别表示为顶点v的属性，关联边的属性，邻接顶点的状态和属性。那么，对于图中所有的全局状态x和全局输出o可以表示为如下公式： ...

神经网络理论与MATLAB 7实现飞思科技出品.zip

05-14

《神经网络理论与MATLAB 7实现》是飞思科技推出的一部专著，旨在深入浅出地介绍神经网络的基本理论，并结合实际的MATLAB 7编程，帮助读者理解和应用神经网络。本书覆盖了从神经元模型、网络结构、学习算法到实际问题...

神经网络理论与MATLAB 7实现飞思科技出品.rar

04-16

这本书深入浅出地讲解了神经网络的核心概念，同时也提供了实际操作的指导，对于学习和应用神经网络的读者来说，是一份宝贵的资源。 神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，它由大量的处理单元——神经元...

深入浅出的图神经网络,神经调节的知识网络图

shirley67269的博客

08-31

407

接下来就要进行仿真预测了t_1=sim(net,p)，net就是你建立的那个网络，p是输入数据，由于网络的权值已经确定了，我们这时候就不需要知道t的值了，也就是说不需要知道他是苹果还是橘子了，而t_1就是网络预测的数据，它可能是1或者是2，也有可能是1.3，2.2之类的数（绝大部分都是这种数），那么你就看这个数十接近1还是2了，如果是1.5，我们就认为他是苹果和橘子的杂交，呵呵，开玩笑的，遇到x=2.5，我一般都是舍弃的，表示未知。神经网络的图像识别系统是神经网络模式识别系统的一种，原理是一致的。...

提前准备基础资料《MATLAB 神经网络30个案例分析》   《基于MATLAB的高等数学问题求解》   模拟退火算法

04-06

作者通过精选的30个案例，深入浅出地介绍了神经网络的基本原理及其在分类、回归和预测等场景中的具体应用。案例分析的形式，使得读者不仅能够学习到理论知识，还能够在实际操作中掌握神经网络的构建与训练技巧。这样...

神经网络图像代码,图神经网络图像分类,matlab

09-10

数字图像处理matlab代码，大量实例，涉及数字图像处理算法

神经网络从入门到精通,图神经网络入门,matlab

09-10

介绍了matlab提供的神经网络工具箱及神经网络常用算法等

神经网络图像分类代码,图神经网络图像分类,matlab

09-10

神经网络图像分类代码，内含赋值计算代码，matlab程序

25种人工神经网络模型matlab源码

04-30

人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

图神经网络的简单应用及MATLAB仿真

带你成为别人眼中的大佬！

09-10

421

总结起来，图神经网络是处理图数据的重要工具，它可以用于各种任务，包括节点分类、链接预测和图分类等。每个用户节点都有一个特征向量，表示用户的属性，如年龄、性别、兴趣等。GCN是一种常用的图神经网络模型。GNN的目标是学习节点和图的表示，以便进行节点分类、链接预测、图分类等任务。通过以上步骤，我们成功地实现了一个简单的图神经网络模型，并应用于社交网络用户的分类任务。当然，这只是一个示例，在实际应用中，可能需要更复杂的模型和更大规模的图数据。在这个示例中，我们将尝试根据用户之间的社交关系将用户分为不同的群体。

Matlab 绘制 BP 神经网络图

繁星似海的博客

04-18

5327

Matlab具有强大的数据绘图功能，可以通过 Figure 绘制 BP 神经网络图，并保存矢量图，具体代码如下 1. code figure("name","BP figure") x1 = ones(1, 5); x2 = 2 * ones(1, 11); x3 = 3 * ones(1, 8); y1 = 4:8; y2 = 1:11; y3 = 2.5:9.5; for i = 1:5 for j = 1:11 plot([x1(i), x2(j)], [y1(i), y

m基于GNN图神经网络的目标匹配分析matlab仿真

fpga/matlab/simulink算法仿真工程

12-23

1123

在这些神经网络模型中，连通性根据预定义的图描述，网络的连接自然属性上是循环周期性的，神经元的状态通过达到一个平衡点来计算。在图.1(b)，一张图片由区域邻接的图表示，其中节点表示强度上具有同性质的区域，弧线表示他们的邻接关系。但在一些应用中，信息组织在一些更为复杂的图结构中，比如树，非循环图或循环图中，数据关系开采已经成为归纳逻辑设计工作室许多研究的主题，并且近年来这项研究主题已经深化到诸多不同领域，当然这和数理统计和神经网络的相关概念在这些领域的应用密不可分。另一个例子来自网络。在聚焦节点的应用中，

MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】图神经网络（基础篇）

qq_36130719的博客

04-14

237

相比较于神经网络最基本的网络结构全连接层（MLP），特征矩阵乘以权重矩阵，图神经网络多了一个邻接矩阵。计算形式很简单，三个矩阵相乘再加上一个非线性变换（图3）。图3因此一个比较常见的图神经网络的应用模式如下图（图4），输入是一个图，经过多层图卷积等各种操作以及激活函数，最终得到各个节点的表示，以便于进行节点分类、链接预测、图与子图的生成等等任务。图4。

GNN（图神经网络）的 MATLAB 仿真

走向CTO的路上...

03-30

451

图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。GNN 通过聚合节点及其邻居的信息，能够有效捕捉图结构中的复杂关系，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、化学分子分析等领域。GNN 通过消息传递机制聚合节点及其邻居的信息，能够有效处理图结构数据。MATLAB 仿真展示了 GNN 的基本流程和节点分类性能，适用于社交网络分析、推荐系统、化学分子分析和知识图谱等多种应用场景。