GNN图神经网络的MATLAB仿真

最新推荐文章于 2025-10-23 12:47:53 发布
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本文介绍了如何使用MATLAB进行GNN的仿真实验，包括准备工具和库，定义GNN基本概念，构建和训练GNN模型，以及评估模型性能。通过实例展示了在社交网络数据集上预测用户性别的过程。

GNN图神经网络的MATLAB仿真

图神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）是一类用于处理图数据的深度学习模型，近年来在图数据分析、社交网络分析、推荐系统等领域取得了重要的突破。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB进行GNN的仿真实验，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一些必要的工具和库。MATLAB提供了Deep Learning Toolbox，其中包含了许多用于构建和训练深度学习模型的功能。此外，我们还需要安装GNN库，可以使用MATLAB的Package Manager进行安装。

在开始之前，让我们先定义一下GNN的基本概念。GNN是一种逐层更新节点特征的模型，它通过聚合节点的邻居信息来更新节点的表示。GNN的核心思想是将节点的特征与其邻居节点的特征结合起来，从而获得更丰富的表示能力。

接下来，我们将使用一个示例数据集来演示如何在MATLAB中构建和训练GNN模型。假设我们有一个社交网络数据集，其中包含了一些用户节点和它们之间的连接关系。我们的目标是预测每个用户节点的性别。首先，我们需要加载数据集并进行预处理。

% 加载数据集
data = load('social_network_data.mat'
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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
12-26 848
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。
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
03-13 693
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。
【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 4040
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： ...
图神经网络理论介绍与matlab仿真分析
最新发布
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
10-23 675
图神经网络(GNN)是一种专门处理非欧几里得图结构数据的深度学习模型。其核心原理是通过消息传递机制聚合邻居节点特征来更新节点表示，典型代表如图卷积网络(GCN)。GNN可处理各类图结构，已拓展出动态图GNN、异构图GNN等变体。针对大规模图数据，GraphSAGE和Cluster-GCN等方法通过采样和分区提升效率。实验采用MATLAB工具箱实现，通过前向传播和反向传播训练网络参数，验证了模型在节点分类等任务中的有效性。该技术为社交网络、分子结构等图数据建模提供了有效解决方案。
图神经网络（GNN）综述
SimonChen
11-14 1944
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks 一、什么是图神经网络？ 在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件，分别是： 计算资源的快速发展（如GPU） 大量训练数据的可用性 深度学习从欧氏
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
04-14 355
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】基于GNN图神经网络模型的最小连通支配集的构造算法的MATLAB仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-09 1178
1.软件版本 matlab2021a 2.本算法理论知识 1.将无线传感器网络抽象成一个连通的拓扑图，这个拓扑图中利用神经网络的思想建立一个模型，从而有助于连通支配集的构造。 2.基于神经网络的连通支配集的集中式构造算法，通过确定一种算法来对建立的无线传感器网络的模型进行训练，达到的要求，训练GNN模型，使得最终的测试集可以快速找出输入图中的连通支配集。从而得到一个质量好的连通支配集。 3.将整个无线传感器网络抽象为一个连通的拓扑图，是在这个图中找到一个最小的连通子图，即找到一个MCDS。这里考虑
GNN图神经网络工具箱的应用和MATLAB仿真
weixin_50547796的博客
09-09 387
首先需要定义图的节点特征和边特征，假设我们的图由N个节点组成，每个节点具有D维的特征向量，可以使用MATLAB的矩阵表示来表示节点特征矩阵X，其中X的大小为N×D，此外还需要定义边的连接关系和边的特征，边的连接关系可以使用邻接矩阵A来表示，其中A的大小为N×N，A(i,j)表示节点i和节点j之间是否存在连接，边的特征可以使用矩阵E来表示，其中E的大小为N×N×F，F表示每条边的特征维度。希望本文能够帮助读者了解GNN图神经网络工具箱的应用和MATLAB仿真，并为进一步的研究和开发提供指导和参考。
【GNN】GNN图神经网络工具箱的应用和matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
06-21 3261
图神经网络(Graph Neural Network，GNN)是一种基于信息扩散机制的神经网络模型。在GNN模型中，其包括一组处理单元，每个处理单元的表示图中的一个节点，各个节点之间具有一定的连通性。当这些节点相互交换信息的时候，系统将逐渐收敛并达到平衡状态。GNN图神经网络的输出由每个节点本地计算的单元状态获得。为保证GNN各个节点中平衡点的唯一性，需要对其扩散机制进行约束。GNNs不同于传统的细胞神经网络，其可以用于处理更一般的图类，例如各类循环图、有向图和无向图，GNNs还可以处...
GNN图神经网络的matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-19 3793
1.问题描述： 在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件，分别是： 计算资源的快速发展（如GPU） 大量训练数据的可用性 深度学习从欧氏空间数据中提取潜在特征的有效性 尽管传统的深度学习方法被应用在提取欧氏空间数据的特征方面取得了巨大
GNN图神经网络的应用及MATLAB仿真
学习使你进步。
05-19 706
GNN图神经网络的应用及MATLAB仿真在人工智能领域，GNN图神经网络是一种基于信息扩散机制的神经网络模型。这种模型可以用于建立图结构来描述复杂系统中各个节点之间的关系以及节点间的信息传递。如果要进行GNN图神经网络的应用及MATLAB仿真，首先需要掌握MATLAB工具箱的使用方法。本文将以"PPI数据集"为例子，介绍如何使用GNN工具箱和MATLAB仿真，来训练和预测蛋白质相互作用。
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
graph-nn-physics：图神经网络的可微物理模拟
02-13
图神经网络的微分物理模拟 这是用PyTorch编写的“的实现。 目前，基本的2D模拟效果很好。 我没有时间训练模型超过40万个时间段，因此当前结果没有像将网络训练到20M个时间段时那样完美。 在给出初始位置和五个先前速度后，以下是网络预测的一些示例： 如您所见，到目前为止，网络还没有完全学会尊重边界，并且由于某些原因，远离其他粒子的粒子会以奇怪的方向飞走（这可能是由于网络对没有粒子的粒子缺乏经验）边缘连接到他们）。 但是，它具有正确的想法，并且大多数模拟看起来都是合理的。 我预计该网络可能无需修改就可以使用3D数据集，但是训练这样的网络需要比我可以使用的tesla v100或RTX 3090更多的VRAM。 我确实有计划在某个时间在TPU上进行培训。 一旦有时间在2D水数据集上训练更多的10M纪元网络，我将发布更多的GIF（我尚未设置粒子嵌入）。 开始运行python -m gra
GNN（图神经网络）的 MATLAB 仿真
走向CTO的路上...
03-30 641
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。
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 1120
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实现神经网络
stay23的博客
03-27 7667
本文通过matlab构建神经网络完成相应的三个实验
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 1153
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中的神经网络与图神经网络图像分类实战教程
weixin_28736145的博客
04-29 1157
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。
GNN图神经网络工具箱的应用和matlab仿真
06-19
### GNN 图神经网络工具箱在 MATLAB 中的仿真应用实例 MATLAB 提供了强大的工具箱支持，用于实现和研究图神经网络（GNN）。以下是对 GNN 在 MATLAB 中的应用及其实现方法的详细说明。 #### 1. MATLAB 中 GNN 的核心功能 MATLAB 的深度学习工具箱支持多种类型的神经网络模型，包括图神经网络。用户可以通过 Deep Learning Toolbox 和其他相关工具箱来构建、训练和部署 GNN 模型。这些工具箱提供了丰富的函数和预定义层，便于快速实现复杂的图结构数据处理任务[^4]。 #### 2. 图神经网络的应用场景 GNN 在 MATLAB 中的主要应用场景包括但不限于： - **社交网络分析**：通过建模节点和边的关系，分析社交网络中的信息传播路径。 - **分子结构预测**：利用图结构表示分子，预测其物理化学性质。 - **推荐系统**：基于用户-项目交互图，生成个性化推荐。 - **交通流量预测**：将城市路网建模为图，预测交通流量变化。 #### 3. GNN 的 MATLAB 实现步骤 以下是 GNN 在 MATLAB 中的一个典型实现流程： - **数据准备**：使用 `graph` 或 `digraph` 函数创建图对象，定义节点特征和边权重。 - **模型构建**：通过 `layerGraph` 创建包含 GNN 层的深度学习网络。例如，可以使用 `graphConvolutionLayer` 实现图卷积操作。 - **训练过程**：使用 `trainNetwork` 函数对模型进行训练，输入数据为图对象及其标签。 - **性能评估**：通过 `predict` 函数生成预测结果，并与真实值对比以评估模型性能。 #### 4. 示例代码 以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，展示如何使用 GNN 进行节点分类任务： ```matlab % 创建一个随机图 s = [1 1 1 2 2 3 3 4]; t = [2 3 4 3 4 4 5 5]; weights = rand(1, length(s)); G = graph(s, t, weights); % 定义节点特征 nodeFeatures = rand(numnodes(G), 3); % 构建 GNN 模型 layers = [ featureInputLayer(size(nodeFeatures, 2)) graphConvolutionLayer(16, 'Name', 'conv1') reluLayer graphConvolutionLayer(2, 'Name', 'conv2')]; lgraph = layerGraph(layers); % 设置训练参数 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 20, ... 'MiniBatchSize', 32, ... 'Plots', 'training-progress'); % 训练模型 net = trainNetwork(nodeFeatures, labels, lgraph, options); % 预测 predictions = predict(net, nodeFeatures); ``` #### 5. 工具箱扩展 除了基本的 GNN 层外，MATLAB 还支持与其他工具箱结合使用，例如： - **Parallel Computing Toolbox**：加速大规模图数据的训练过程。 - **Statistics and Machine Learning Toolbox**：用于特征选择和模型评估。 - **Image Processing Toolbox**：将图像数据转换为图结构进行分析。 上述工具箱的结合使用可以显著提升 GNN 模型的性能和适用范围[^5]。 ---
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