基于空间矢量数据的图卷积神经网络 建筑模式分类 论文解析

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#神经网络

本文介绍了一种基于空间矢量数据的图卷积神经网络（GCN），用于建筑模式的分类。该方法利用了GCN在处理图结构数据上的优势，能够有效地从复杂的建筑布局中提取特征。

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A graph convolutional neural network for classification of building patterns using spatial vector data

基于空间矢量数据的图卷积神经网络 建筑模式分类

ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing

老张小宅
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【图神经网络综述】GNN原理＋落地应用+实现框架全解
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【2020 图神经网络综述】A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks 文章转载于好我的朋友：大家可以关注他的博客： Memory逆光 博客地址：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44936889/article/details/107764037 未经作者允许，本文禁止转载 1. 摘要： 2. 简介： 2.1 为什么要用图表示数据： 2.2 GNN与network embedding： 2.3 GNN与Gra
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材料科学中的数据挖掘：晶体图神经网络解读与代码解析
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ICLR20| 融合多关系图卷积网络COMPGCN论文浅尝
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前言 今天是21年研究生考试的第一天，回想去年这个时候，自己也是百万大军中的一员，日复一日地在图书馆复习，然后订着酒店，赶着公交，奔赴考场，考完政治和英语伤心自己没有发挥好，这些场景恍如昨日。这一年过的有点光阴似箭，突如其来的疫情打乱了我们每个人的计划，我们被迫取消一些出行、一些活动，甚至一些企业也因为这次疫情而被迫关闭，但是我们依旧如那窗外的春燕，在凌厉的寒冬过后，几度徘徊后，待春暖花开后归来。 尽管20年还有计划未完成，会有一些遗憾，一些心愿，但是我们向前看，向往新的一年，希望自己能够科研上有所成果，技
神经网络详解(基本完成),神经网络详解卷积批量
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神经网络结构具有以下三个特点：神经元之间全连接，并且为单层神经网络。每个神经元既是输入又是输出，导致得到的权重矩阵相对称，故可节约计算量。在输入的激励下，其输出会产生不断的状态变化，这个反馈过程会一直反复进行。假如Hopfield神经网络是一个收敛的稳定网络，则这个反馈与迭代的计算过程所产生的变化越来越小，一旦达到了稳定的平衡状态，Hopfield网络就会输出一个稳定的恒值。Hopfield网络可以储存一组平衡点，使得当给定网络一组初始状态时，网络通过自行运行而最终收敛于这个设计的平衡点上。当然，根据热力学
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输出层单元输入向量Lk=（l1，l2，...，lq），输出向量Ck=（c1，c2，...，cq）；输入层至中间层的连接权wij，i=1，2，...，n，j=1，2，...p；中间层至输出层的连接权vjt，j=1，2，...，p，t=1，2，...，p；输出层各单元的输出阈值γj，j=1，2，...，p；基坑降水工程的环境效应与评价方法bj=f（sj）j=1，2，...，p（4.5）（5）利用中间层的输出bj、连接权vjt和阈值γt计算输出层各单元的输出Lt，然后通过传递函数计算输出层各单元的响应Ct。...
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矢量卷积和神经网格基础（2）信号感应
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神经网络好看的图
最新发布
03-12
<think>嗯，用户想找关于神经网络的可视化图形或示例。首先，我需要回顾一下系统级指令，确保回答符合要求。用户特别提到要使用中文，并且正确应用LaTeX格式的数学公式。然后，根据用户提供的参考引用，我需要整合相关信息，生成结构清晰的回答，并在末尾添加相关问题。 首先，我应该确定神经网络可视化的主要方法，比如结构可视化、特征图可视化、训练过程可视化等。每个部分可以对应不同的工具或库，比如Netron、TensorBoard、PlotNeuralNet等。需要引用用户提供的引用资料中的内容，比如引用[2]提到Netron和PlotNeuralNet，引用[5]提到PlotNeuralNet的Python接口。然后，代码示例部分可能需要展示如何使用这些工具，例如用Netron打开模型，或者用Matplotlib绘制特征图。 接下来，要注意用户可能的需求层次。用户可能不仅需要工具名称，还需要具体的示例和代码，这样他们可以自己尝试。例如，使用Keras可视化模型结构，或者用PlotNeuralNet生成结构图。同时，要确保代码格式正确，使用三个反引号包裹，并标明语言类型。 另外，用户提到的引用需要自然地插入到回答中，比如在提到Netron时，添加引用[^2]，在讨论PlotNeuralNet时引用[^5]。同时，注意不要遗漏其他引用，比如特征图可视化可能涉及引用[^3]中的中间层输出可视化。 可能还需要考虑用户的实际应用场景，比如他们是否在学术研究、教学还是工程应用中使用这些可视化工具。不同的场景可能对应不同的工具推荐。例如，Netron适合快速查看模型结构，而TensorBoard适合跟踪训练过程。 最后，生成的相关问题需要围绕用户的主要需求展开，比如工具比较、可视化方法的选择、特定框架的应用等。这可以帮助用户进一步探索该主题。 总结一下，回答的结构应该是先介绍不同类别的可视化方法，每个方法下提供工具和代码示例，引用相关文献，最后列出相关问题。需要确保LaTeX格式正确，例如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但当前问题可能不涉及太多数学公式，所以重点放在代码和工具说明上。</think># 神经网络可视化方法与图形示例 ## 一、神经网络可视化方法分类 神经网络可视化主要包括以下三类： 1. **结构可视化**：展示网络层类型、连接方式、参数规模（如引用[^2]所述） 2. **训练过程可视化**：呈现损失函数、准确率等指标的动态变化（如引用[^3]中分析的训练动态） 3. **特征可视化**：显示中间层激活、梯度传播、注意力机制等（如引用[^1]提到的特征可视化） --- ## 二、典型可视化工具与代码示例 ### 1. 网络结构可视化 **Netron工具**（引用） ```python # 保存PyTorch模型后使用Netron打开 import torch model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(784, 256), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(256, 10) ) torch.save(model, 'model.pth') # 命令行执行: netron model.pth ``` **Keras可视化**： ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)), Dense(10, activation='softmax') ]) model.summary() # 输出层结构摘要 ``` ### 2. 特征图可视化 ```python import matplotlib.pyplot as plt def visualize_feature_maps(activations): plt.figure(figsize=(10,5)) for i in range(16): plt.subplot(4,4,i+1) plt.imshow(activations[0,:,:,i], cmap='viridis') plt.axis('off') plt.show() ``` ### 3. 训练过程可视化（TensorBoard） $$ loss(t) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y}_i)^2 $$ ```python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter() for epoch in range(100): # 训练过程... writer.add_scalar('Loss/train', loss, epoch) writer.add_histogram('weights', model.layer1.weight, epoch) ``` --- ## 三、专业可视化工具对比 | 工具名称 | 适用场景 | 输出格式 | 特点 | |----------------|------------------------|--------------|-------------------------------| | Netron | 模型结构解析 | 交互式界面 | 支持多种框架模型文件 | | PlotNeuralNet | 论文级示意图 | PDF/矢量图 | 需要LaTeX环境，代码控制布局 | | NN-SVG | 快速生成架构图 | SVG | 在线工具，操作简单 | | TensorBoard | 训练过程监控 | Web界面 | 集成在TensorFlow生态中 | --- ## 四、可视化实践案例 **卷积神经网络特征可视化**（引用）： ```python # Grad-CAM可视化示例 from tf_explain.core.grad_cam import GradCAM explainer = GradCAM() grid = explainer.explain( validation_data=(img_array, None), model=model, layer_name="conv5_block3_out" ) plt.imshow(grid, cmap='jet') plt.show() ``` --- §§ 相关问题 §§ 1. 如何选择适合论文发表的可视化工具？ 2. TensorBoard与Weights & Biases有何区别？ 3. 可视化结果如何解释神经网络的黑箱特性？ 4. 三维神经网络可视化有哪些实现方法？ 5. 注意力机制的可视化有哪些特殊技巧？ : 神经网络可视化原理与代码实战案例讲解 : 神经网络模型结构和参数可视化 [^3]: BP神经网络的可视化技术分析 [^4]: 图结构可视化方法 : PlotNeuralNet与ChatGPT的集成应用
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