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RSS订阅原创 MDGCN-BuildSPInst_A.py
类，主要用于处理空间数据，如图像分割和分类任务中的数据预处理和计算。该类的功能包括计算分割区域的均值、邻接关系、以及构造图的邻接矩阵等。的功能主要是计算图像数据的分割区域的均值、邻接关系，并构建邻接矩阵和支持矩阵，通常用于图像分类或基于图的方法中。该类主要用于计算图像或空间数据的处理，包括计算分割区域均值、邻接关系等。
2024-12-24 22:35:31
647
原创 MDGCN-funcCNN.py
这些函数涵盖了数据预处理、LLE 算法的实现、支持矩阵计算等多个方面。后面还有更多的函数处理标签分配、精度计算等任务。如果你希望继续解释后面的函数，或者有任何特定部分需要详细讲解，请告诉我！
2024-12-24 22:32:13
832
原创 MDGCN-GCNLayer.py
导入 TensorFlow 和 NumPy：：功能：生成服从均匀分布的初始化权重。：权重矩阵的形状。：均匀分布的范围。：生成随机均匀分布的张量。功能：初始化全零张量，常用于偏置初始化。功能：初始化全 1 张量。功能：Glorot 初始化（又称 Xavier 初始化），适用于深度神经网络中的权重初始化。根据输入和输出的维度 和 ，计算分布范围。功能：生成截断正态分布随机变量，用于权重初始化。功能：生成常量偏置张量，值为 。唯一层 ID 分
2024-12-24 22:27:38
714
原创 MDGCN-GCNModel2.py
功能：：用于构建和训练神经网络。：自定义的图卷积层模块，具体实现未展示，假定它提供了 类。：用于数值计算和矩阵操作。：一个包含辅助函数的模块，未展示其内容。损失函数：功能：计算带掩码的交叉熵损失，用于处理仅某些数据点（被掩码标记的数据）的损失。步骤：：计算每个数据点的交叉熵损失。输入：：模型的预测值。：真实标签。输出：每个数据点的损失值。：将掩码 转为浮点数。：归一化掩码，使其平均值为 1。：将掩码作用到损失上，仅对标记的部
2024-12-24 22:24:36
526
原创 MDGCN-trainMDGCN.py
我们将逐句详细解释代码，并根据代码逻辑顺序分部分进行说明。以下是的详解。numpyfuncCNNGCNModel2tensorflowtimetime_startmask1labels1sessfeed_dictlabels1mask1data_name'IP'epochsimg_gyhimg_gtdata_nameimg_gyhimg_gt'trpos'GetInst_Aimg_gyhimg_gttrposmodelsp_meansp_labeltrmasktemasksp_A下一部分将解释。
2024-12-24 22:01:46
708
原创 miniGCN
下面我们继续解释代码后续部分，即模型的输入数据加载、预处理和特征保存。最后结合整体代码逻辑，说明其应用场景和作用。函数的主要部分，包括初始化、训练循环以及性能评估。现在我们进一步详细解析。函数，该函数包含多部分内容，包括初始化、训练过程和性能评估等。好的，我们继续逐句详细解释代码。这一部分较长，分多步详细解读。，我们在下一步详细展开此函数！
2024-12-17 20:17:29
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原创 minigcn
代码实现了基于图卷积网络(GCN)的深度学习模型，用于处理光谱图像或类似结构化数据。模型主要包括参数初始化、图卷积层、损失优化、训练过程及结果可视化。
2024-12-17 20:11:38
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原创 权重W和数据V运行步骤
1.输入权重矩阵W = weight_matrix(pjoin(‘./dataset’, f’PeMSD7_W_{n}.csv’))2.归一化拉普拉斯矩阵L = scaled_laplacian(W)
2023-09-20 21:09:22
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原创 训练运行结构
这段代码定义了一个函数seq_gen，该函数用于生成标准的序列数据单元，适用于时间序列数据或图结构数据中。这个函数是多步时间序列预测任务的核心，它能批量地进行多步预测，并且可以处理动态批处理大小的情况。通过这个Dataset类，可以轻松地管理和操作您的数据，包括获取数据的不同部分（如训练、测试等）、获取数据的统计信息和长度，以及在需要时进行反归一化。在Python和NumPy中，多维数组（通常称为张量）的“长度”通常指的是最外层维度的大小。：初始化一个全零的Numpy数组，用于存储生成的序列数据。
2023-09-18 14:06:04
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空空如也
空空如也
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