【图机器学习】GCN源码中的邻接矩阵的构建

最新推荐文章于 2025-10-18 07:58:39 发布
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#机器学习 #python #深度学习

1 代码

edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())),
                 dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.
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GCN之形成标准化邻接矩阵
Begining
12-07 9210
GCN中一个重要的矩阵是邻接矩阵，其中一个重要操作步骤是邻接矩阵标准化，这里介绍两种建立标准化邻接矩阵。 import torch import numpy as np impoer scipy.sparse as sp def normalize_adj(adj): adj = adj.to_dense().cpu().numpy() adj = sp.coo_mat...
欣小白的点滴 ——图卷积网络（GCN）
xinsunny的博客
09-26 8169
一.基础内容。 1.邻接矩阵 邻接矩阵表示顶点间关系，是n阶方阵（n为顶点数量）。邻接矩阵分为有向图邻接矩阵和无向图邻接矩阵。无向图邻接矩阵是对称矩阵，而有向图的邻接矩阵不一定对称。 2.度矩阵 度矩阵是对角阵，对角上的元素为各个顶点的度。顶点vi的度表示和该顶点相关联的边的数量。无向图中顶点vi的度d(vi)=N(i)。 有向图中，顶点vi的度分为顶点vi的出度和入度，即从顶点vi出去的有向边的数量和进入顶点vi的有向边的数量。 3.特征矩阵 特征矩阵是设 A 是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向
(三）图神经网络(1)(GCN)
最新发布
m0_74738212的博客
10-18 939
是一种直接在图结构数据上运行的神经网络，近年来在众多领域取得了广泛应用与显著成果。
从0到1实现GCN——最详细的代码实现
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m0_53961910的博客
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从0到1的GCN代码实现。详细介绍了基于GCN公式的代码实现，以及更加简单高效的基于Pytorch Geometric(PyG)的GCN的代码实现。帮助小白快速入手GCN！！！
GCN之邻接矩阵标准化
酒酿小圆子呀～
08-27 1万+
推导解释——GCN每一层的输入都是节点特征矩阵H和邻接矩阵A，直接将这两个做内积，再乘以一个参数矩阵W，用激活函数激活，就形成一个简单的神经网络层。 import numpy as np import scipy.sparse as sp if FLAGS.model == 'gcn': support = [preprocess_adj(adj)] num_supports = 1 model_func = GCN 对邻接矩阵的处理1 但是因为邻接矩阵的对角都是0，和特征矩阵内
基于Python的GCN图神经网络实现源码
基于Python实现GCN图神经网络（源码）这一资源的核心知识点围绕图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）的理论基础、Python编程实现、深度学习框架应用以及图结构数据在机器学习中的建模方法展开。GCN作为图...
GCN分类基于图卷积神经网络的数据分类预测Matlab完整源码和数据
11-11
通过将不同特征视作图中的节点，并使用邻接矩阵来表示这些特征之间的相关系数，GCN分类能够有效地处理图结构化数据。这种方法在处理复杂数据关系时显示出其独特的优势，尤其适用于社交网络分析、生物信息学、推荐...
图算法之GCN实现原理以及代码
LUyan10086的博客
05-24 1823
GCN（图卷积网络，Graph Convolutional Network）是一种在图结构数据上进行卷积操作的神经网络架构。它是深度学习领域中处理图数据的一种重要方法，能够捕获图中节点间的复杂关系和特征。GCN的核心思想是通过邻居节点的信息来更新每个节点的表示（这一点与传统的Graph Embedding算法如DeepWalk、Node2Vec等类似，但GCN不仅可以学习到图的结构更能学习到各个节点的属性来生成顶点向量）。
GCN的Python实现与源码分析
zhenyu_qiu的博客
06-17 4580
GCN的简介与Keras实现，用作学习记录之用
GCN 邻接矩阵的处理.pdf
06-14
gcn邻接矩阵的处理，普通卷积神经网络研究的对象是具备Euclidean domains的数据，Euclidean domains data数据最显著的特征是他们具有规则的空间结构，如图片是规则的正方形，语音是规则的一维序列等，这些特征都可以用一维或二维的矩阵来表示，卷积神经网络处理起来比较高效
邻接矩阵实现
cominglately的博客
03-15 529
文章目录介绍实现 介绍 学习记录 定义 使用方阵A[n][n]表示n个顶点之间构成的图,其中每个单元负责对一对顶点之间邻接关系进行描述 缺点 方阵可以描述所有可能存在的边的关系, 但是实际问题边并没有出现那么多,浪费了大量的空间; 可以使用A[n] = LIST代替(邻接列表),列表中只存放当前节点一定存在的邻接顶点 实现 // // Created by carso on 202...
GCNcora数据集处理-数据集转邻接矩阵
qq_51929114的博客
08-11 1586
论文数据集转邻接矩阵
GCN公式中特征矩阵和邻接矩阵的处理
joyee512的博客
06-22 1万+
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0ODcxODk5OA==&mid=2247509797&idx=4&sn=0f356b8f6397ad6e0743e192ed182ede&chksm=e99e94dcdee91dcad9bc842ed129b27e7cfe649fc3407e21e7e0c05060c7f6daf346d628f189&mpshare=1&scene=23&srcid=0617GtNIERqCM
【图神经网络】构建稀疏矩阵
qq_39398917的博客
01-22 1777
以用户-物品为例，构建二部图 ： 假设现有5个用户，10个物品。
清晰图解，一图看懂图卷积GCN、时空图卷积ST-GCN
qq_43601378的博客
06-15 9843
目录1.前言2.普通卷积与图卷积2.1 普通卷积2.2 图卷积3.ST-GCN图卷积的公式解读4 ST-GCN图卷积的代码解读5 参考文献6 联系方式 1.前言 本文为我阅读论文 Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition 和代码后的所思所想，仅代表我个人观点 2.普通卷积与图卷积 2.1 普通卷积 在理解图卷积之前，需要认识一下传统的卷积。对于一个3×3的卷积操作而言，相当于把3×3
邻接矩阵定义、创建邻接矩阵
shengruyu的博客
09-07 731
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GCN从理论到实践——基于PyTorch的图卷积网络层实现
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02-28 3318
Hi，大家好，我是半亩花海。图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）是一种处理图结构数据的深度学习模型。它通过聚合邻居节点的信息来更新每个节点的特征表示，广泛应用于社交网络分析、推荐系统和生物信息学等领域。本实验通过实现一个简单的 GCN 层，展示了其核心思想，并通过具体代码示例说明了 GCN 层的工作原理。
ST-GCN 过程
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stgcn网络输入为 NxCxVxT先通过1x12d卷积层输出Nx(Cxk)xVxT，在与邻接矩阵A(kxVxV)相乘(这个k应该是3,表示3个子集)，得到NxCxTxV。以上为空间图卷积，再通过一个定义的时间长度n_tx12d卷积层进行时间维的的卷积。 ...
TensorFlow版图卷积网络GCN源码深度解析
进一步地，项目详细展示了如何在TensorFlow中构建计算图并执行优化过程。train.py作为主控脚本，负责初始化模型实例、设置损失函数（交叉熵）、选择优化器（如Adam）、定义评估指标（准确率），并通过循环迭代执行前...
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