deepwalk源码解读7: skipgram.py

最新推荐文章于 2025-11-22 16:41:52 发布
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此博客将对walkwalk源码中的skipgram.py进行解读，不过目前内容待后续补充。

这里留待以后写

SkipGram模型的代码实现
AI大模型应用之禅
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Skip-Gram模型的代码实现 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在自然语言处理（NLP）领域，词汇之间的关联性以及词语在文本中的上下文语境对于许多任务至关重要，如语义理解、文本生成、语义搜索等。Skip-Gram模型是用于捕捉词汇间关系的
【YOLOV5-5.x 源码解读】google_utils.py
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目录前言0、导入需要的包1、gsutil_getsize 前言 源码： YOLOv5源码. 导航: 【YOLOV5-5.0 源码讲解】整体项目文件导航. 这个文件主要是负责从github/googleleaps/google drive 等网站或者云服务器上下载所需的一些文件。代码比较简单，函数也比较少，主要难点还是在于一些包可能大家不是很熟悉，下面一起来学习下。 0、导入需要的包 import os # 与操作系统进行交互的模块 import platform # 提供获取操作系统
deepwalk算法
04-08
用于deepwalk的python算法代码，很好用的，对于想要理解deepwalk的同学可以看看。
weighted-deepwalk:Deepwalk的加权随机游走实现（在python中）
05-10
加权深走 DeepWalk的加权随机游走实现（Python） 带有加权边缘图的deepwalk [1]在这里实现。 安装： 安装原始的deepwalk软件包： pip install deepwalk 将'main.py'和'weighted_random_walk.py'移至python lib目录以进行Deepwalk 用法： deepwalk --input input.file --format weighted_edgelist --output output.file 参考： [1] deepwalk： ：
deepwalk代码实现
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01-21 1492
源码地址：https://github.com/shenweichen/GraphEmbedding 运行步骤： python setup.py install cd examples python deepwalk_wiki.py 过程中出现的问题： Traceback (most recent call last): File "setup.py", line 6, in <module> long_description = fh.read() UnicodeDec
deepwalk源码解读2: __main__.py
相国大人
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deepwalk源代码链接：https://github.com/sunxiangguo/NRL_deepwalk 1. 准备工作 2. 详细解读 2.1 import 2.2 main() 2.3 process(args) 2.4 程序入口 3. deepwalk文件逻辑 1. 准备工作 __main()__.py 文件是程序的入口，主要包含两段代码，一个是main(),...
【YOLOV5-5.x 源码解读】common.py
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【YOLOV5-5.x 源码解读】val.py
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08-12 3万+
目录前言0、导入需要的包和基本配置1、parse_opt 前言 源码： YOLOv5源码. 导航: 【YOLOV5-5.0 源码讲解】整体项目文件导航. 这个文件主要是在每一轮训练结束后，验证当前模型的mAP、混淆矩阵等指标。这个文件本来是叫test.py的，但我觉得叫val.py可能更加恰当些，所以改了。 0、导入需要的包和基本配置 import argparse # 解析命令行参数模块 import json # 实现字典列表和
gem5源码解读se.py以及simulate.py（一）
qq_39473674的博客
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【YOLOV5-5.x 源码解读】plots.py
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08-02 3万+
目录前言0、导入需要的包和基本配置1、Colors2.1、plot_one_box 前言 源码： YOLOv5源码. 导航: 【YOLOV5-5.0 源码讲解】整体项目文件导航. 这个文件都是一些画图函数，是一个工具类。 0、导入需要的包和基本配置 import glob # 仅支持部分通配符的文件搜索模块 import math # 数学公式模块 import os # 与操作系统进行交互的模块 from copy import copy # 提供通用的浅层和深层copy操作 from
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word2vec Skip-Gram模型的简单实现 包括预料库 从维基百科提取出来的 。代码是python3的，可以直接运行。
NRL-implement:一些网络表示方法的实现，包括DeepWalk，LINE，node2vec和GraphGAN（在TensorFlow中）
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NRL实施 重新实现四种网络表示学习（NRL）算法：DeepWalk，LINE，node2vec，GraphGAN。 环境 NumPy TensorFlow Gensim 网络X 数据 路径./data/中有两个数据集： ：引文数据集。 ：以下网络。 训练 首先，找到项目的根路径： cd NRL-implement 对于DeepWalk： python DeepWalk/main.py 对于LINE： python LINE/main.py 对于node2vec： python node2vec/main.py 这三个实现使用cora作为数据集，结果保存在./results/cora/中。 使用逻辑回归作为分类器，以评估这三种实现产生的嵌入质量。 python LRclassifier.py --method DeepWalk DeepWalk可以用LIN
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argparse 是 Python 内置的一个用于命令项选项与参数解析的模块，通过在程序中定义好我们需要的参数，argparse 将会从 sys.argv 中解析出这些参数，并自动生成帮助和使用信息。最常用的有： ArgumentParser() add_argument() parse_args() 这里的参数包括两种，一种是定位参数”positional arguments”，又叫做必...
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DeepWalk 项目的目录结构如下： ``` deepwalk/ ├── AUTHORS.rst ├── CONTRIBUTING.rst ├── HISTORY.rst ├── LICENSE ├── MANIFEST.in ├── Makefile ├── README.rst ├── deepwalk.bib ├── requirements.txt ├── setup.cfg ├──
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源码包（RNN、skip-gram、编解码器、CNN、GAN等）
法相的博客
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mark一下 网上阅读的博客源码，感谢博主的分享 github：https://github.com/NELSONZHAO/zhihu
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相国大人
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