[转] 一篇很棒的图卷积网络教程

最新推荐文章于 2024-12-08 20:48:44 发布

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【图基础】最佳入门课程：图卷积神经网络（中科院计算所沈华伟）

vector的博客

03-22

2164

本篇博客为中国科学院计算技术研究所沈华伟老师 Convolutional Neural Networks 课程笔记，非常详细，适合入门。老师从CNN开始引入，围绕如何在graph上解决卷积操作，逐步介绍了图卷积的谱方法以及空间方法的发展过程，进而回答了谱方法与空间方法的关系。...

图卷积神经网络--教程

JIN JI 2013.12.24

11-21

1144

ref：https://towardsdatascience.com/how-to-do-deep-learning-on-graphs-with-graph-convolutional-networks-7d2250723780 How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks Part 1: A H...

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卷积神经网络简明学习教程

sgzqc的专栏

09-29

788

1 什么是神经网络? 神经网络是一类受人脑启示的算法,通常来说当你打开你的眼睛的时候,你所看到的事物在神经学上称之为数据,在大脑进行数据处理并进行周围物体识别.这就是神经网络工作的原理,它将大量数据作为输入,从数据中学习特征,最后输出这些数据是什么. 2 神经网络工作原理神经网络有时候称之为人工神经网络,是机器学习的子集,是深度学习算法的核心.人工神经网络由大量互连的处理单元（神经元）组成，它们协同工作用以解决特定问题。人工神经网络,向人类像孩子一样通过样本来进行学习.人工神经网络当前被用于很多特定的应

通俗易懂的卷积神经网络教程-第一讲

小木的博客

05-10

4679

大家好，我是小木，小木课堂又开课了o(∩_∩)o 。哈哈，今天我要讲的是卷积神经网络（CNN Convolutional Neural Network）。看这个名字，卷积神经网络（CNN），好TMD高大上啊，听起来挺唬人的，其实也就那么回事儿，当初我讲过深度信念神经网络（DBN），也讲过生成式对抗网络（GAN），这都是深度学习中的算法。这些东西说实话差不了多少，都是BP的改进。要说CNN是谁发...

图卷积GCN：简单入门详解

qq_34871643的博客

02-27

283

图卷积GCN：简单入门详解常用术语 Graph Embedding 图嵌入（Graph Embedding Network Embedding，GE）属于表示学习的范畴，也可以叫做网络嵌入，图表示学习，网络表示学习等等，通常有两个层次的含义：（1）将图中的节点表示成低维、真实、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空间中具有表示以及推理的能力，这样的向量可以用于下游的具体任务中。例如用户社交网络得到节点表示及时每个用户的表示向量，再用于节点分类等；（2）将整个图表示成低维、真实、稠密的向量形式，

手把手教你用 Tensorflow 构建卷积网络（CNN）进行图像分类的教程.zip

01-26

• 代码利用卷积网络完成一个图像分类的功能 • 训练完成后，模型保存在 model 文件中，可直接使用模型进行线上分类 • 同一个代码包括了训练和测试阶段，通过修改 train 参数为 True 和 False 控制训练和测试数据...

图卷积神经网络代码讲解,卷积神经网络python实例

super339的博客

08-28

2103

用keras框架较为方便首先安装anaconda，然后通过pip安装keras以下转自wphh的博客。#coding:utf-8''' GPU run command: THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python CPU run command: python 2016.06.06更新：这份代码是keras开发初期写的，当时keras还没有现在这么流行，文档也还没那么丰富，所以我当时写了一些

基于python使用深度卷积神经网络的图像去噪设计与实现

05-04

在图像处理领域，深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经成为了图像去噪的主流技术之一。Python作为广泛使用的编程语言，结合其丰富的库资源，使得基于Python的深度学习应用变得尤为便捷。本篇文章将深入探讨...

MNIST和CNN卷积神经网络模型的手写数字识别（一篇代码的使用教程）

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chengxuyuanlaow的博客

12-08

1264

项目结构图项目目录说明data文件夹是保存MNIST官方数据集的文件夹，无需改动docs文件夹是保存我们的项目说明文档和相关图片，无需改动logs文件夹是保存我们已经训练过的不同模型的训练损失和验证损失可视化结果（基于Tensorboard），不需改动models文件夹是用来保存卷积神经网络模型代码，其中LeNet.py，ney.py，vgg16.py是老师提供的初始模型，其中vgg16.py中的vgg模型和LeNet.py中的Module模型已被我们调试好，可以运行；

卷积神经网络教程 (CNN) 使用 TensorFlow 在 Python 中开发图像分类器

08-18

卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理二维数据，尤其是图像数据的深度学习模型。CNN在图像识别和分类任务中表现出色，同时也被应用于视频分析、推荐系统和自然语言处理等领域。在这篇教程中，我们将深入探讨CNN的...

matlab如何敲代码-GCN_for_EEG:图卷积网络用于4类EEG分类

05-23

matlab如何敲代码GCN_for_EEG 图卷积网络用于4类EEG分类纯粹的PYTHON穿插！启示：名称描述创建了GCN的基础知识！为EEG分类创建了糟糕的代码我做了什么？ Shuyue的工作很棒，但是预处理应该在MATLAb中完成，并不是所有人都可以使用。所以我穿插了python版本！我还在代码中添加了其他类型的GCN，并更改了代码的某些部分怎么跑？下载-并将其放置在01loadData文件夹中（或轻松运行downloaddata.py 运行edfread.py 。该代码将以64个电极数据+ 64个标签数据结尾。使用PYTHON 2.7 现在该将上一步的结果复制到02Preprocess中了。我同时放置了MATLAB和PYTHON，但是我的主要目的是拥有PURE PYTHON环境，因此进入WithPython并创建一个名为data的文件夹，并在其中放置128个.mat文件。然后运行代码。结果在文件夹pythondata中以.csv文件形式提供在onEEGcode.py所在的位置创建文件文件夹。然后在其中复制CSV文件。运行onEEGcode.p

matlab如何敲代码-all-graphs-lead-to-rome:图卷积网络用于多图像匹配

05-23

matlab如何敲代码所有图都通向罗马 图卷积网络用于多图像匹配。有关更多技术细节，请参见ArXiv论文（）。依存关系这里的所有代码都是用Python 3编写的。您将需要以下依赖：基本代码使用数据集生成要生成综合数据集，请调用data_util模块以将其生成 $ python3 -m data_util --dataset=noise_pairwise5 为了生成Rome16K数据集，您需要下载并将其解压缩/解压缩到您选择的目录中，然后在选项rome16_dir其指定为rome16_dir 。要进行初始生成，请指定将其保存在top_dir ： $ python3 -m data_util.rome16k --top_dir=/your/location/Rome16K $ python3 -m data_util --dataset=rome16kgeom0 合成数据集大约需要4-10 GB，而Rome16K数据集大约需要200GB，因此您将需要空间。如果没有该空间，则可以使用data_util某些选项进行data_util例如max_num_tuples 培训与测试

图卷积神经网络视频学习——笔记

小白的学习路

07-16

555

卷积是积分，是一种数学运算，卷积出来的结果其实是对信号的一个处理过程幻灯片链接: https://pan.baidu.com/s/1b6OQgayA5G68KDzIpQmN9Q 密码: 1lu6 这种方法是有缺点的然后沈老师在ICLR2019中发表了一篇文章换积将特征变换和图卷积分开 ...

图卷积网络GCN理解

小糖同学的专栏

03-17

1044

图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）是近年来逐渐流行的一种神经网络结构。不同于只能用于网格结构（grid-based）数据的传统网络模型 LSTM 和 CNN，图卷积网络能够处理具有广义拓扑图结构的数据，并深入发掘其特征和规律，例如 PageRank 引用网络、社交网络...

图卷积入门流程

weixin_45809273的博客

08-19

793

图卷积（GCN）学习该如何入门？？

图卷积网络原理及实践

新缸中之脑

06-06

1145

图神经网络 (GNN) 是深度学习领域最吸引人且发展最快的架构之一。作为旨在处理图结构数据的深度学习模型，GNN 具有非凡的多功能性和强大的学习能力。在各种类型的 GNN 中，图卷积网络 (GCN) 已成为最流行且应用最广泛的模型。GCN 具有创新性，因为它们能够利用节点的特征及其局部性进行预测，从而提供一种处理图结构数据的有效方法。在本文中，我们将深入研究 GCN 层的机制并解释其内部工作原理。此外，我们将使用 PyTorch Geometric 作为我们的首选工具，探索其在节点分类任务中的实际应用。

卷积神经网络在Matlab中的实现

TechO_O的博客

09-17

1057

在本文中，我们将详细介绍如何在Matlab中实现一个简单的CNN，并提供相应的源代码。通过以上步骤，我们成功地在Matlab中实现了一个简单的CNN，并使用MNIST数据集进行了训练和测试。你可以根据自己的需求和数据集的特点，对CNN的架构进行调整和优化。接下来，我们需要定义CNN的架构。在这个例子中，我们将使用一个简单的CNN，包含两个卷积层和两个全连接层。接下来，我们将使用MNIST数据集进行训练和测试。在定义CNN架构后，我们需要进行网络的训练。训练完成后，我们可以使用测试集来评估CNN的性能。

【GCN分类】基于图卷积神经网络GCN实现数据分类附matlab代码

j_jinger的博客

10-17

1355

图卷积神经网络 (Graph Convolutional Network, GCN) 作为一种处理图结构数据的强大工具，近年来在诸多领域取得了显著成果。其核心思想在于将卷积操作推广到非欧几里得空间的图结构数据上，有效地提取图中节点的局部特征以及全局拓扑信息。本文将深入探讨基于GCN进行数据分类的理论基础、算法流程以及具体的Matlab代码实现，并对其实现效果进行简要分析。一、 图卷积神经网络GCN的理论基础。

图卷积网络-《深入浅出图神经网络》读书笔记

qwezhaohaihong

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957

由于是word格式，在这里我就直接放截图了，都是自己的思考，谢谢大家！参考文献：《深入浅出图神经网络》

深度学习之卷积神经网络基础教程

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