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GCN PyTorch实现，用于半监督分类中的图形卷积网络。

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简介：
该项目提供了一个用于半监督分类的图形卷积网络（GCN）的PyTorch代码实现。

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  • Python中基于图卷积网络GCN的半监督分类的PyTorch实现
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    本项目采用PyTorch框架实现了基于图卷积网络(GCN)的半监督节点分类算法，适用于处理带有少量标签信息的大规模图数据。 用于半监督分类的图形卷积网络（GCN）的PyTorch实现。
     
  • 半监督分类中的图卷积网络...
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    本文探讨了在半监督学习环境下使用图卷积网络进行数据分类的方法和应用，特别关注如何利用少量标注信息提高模型性能。 1. 主要解决的问题： 半监督学习适用于节点标签部分已知的情况，例如文本分类、引文网络分析以及知识图谱的分类。 2. 主要思想： 采用一阶局部近似（即K=1）的方法在图卷积中应用，这一方法的理解可以参考Chebyshev多项式作为GCN卷积核的应用。当K等于1时，模型有两个参数，并且其复杂度与图中的边数成线性关系；同时能够表示出局部的图结构和节点特征。 3. 半监督下的节点分类模型 本段落提出的模型的优点在于Wl在各个顶点上是共享的，因此不受顶点数量的影响，适用于大规模数据集。然而缺点是在同阶邻域内分配给不同邻居的权重完全相同，这是由于GCN中度矩阵的形式决定的。
     
  • GCN：使用TensorFlow实现图卷积网络
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    本项目基于TensorFlow框架实现了图卷积神经网络（GCN），适用于节点分类、链接预测等任务。代码开源，易于扩展和应用。 图卷积网络是使用TensorFlow实现的，用于处理图结构数据中的节点分类问题（包括半监督学习任务）。这个项目基于Thomas N.Kipf与Max Welling在ICLR 2017上发表的文章，并且可以在我们的博客文章中找到更详细的解释。要安装，请运行`python setup.py install`命令。 **要求：** - 张量流版本需大于0.12 该网络的使用演示可以通过以下步骤执行： ```bash cd gcn python train.py ``` 对于自定义数据集，你需要提供三个矩阵来表示图结构和节点信息： - N×N大小的邻接矩阵（其中N代表节点的数量） - N×D大小的特征矩阵（这里D是每个节点所拥有的特征数量） - 一个N by E大小的二进制标签矩阵（E为类别数） 在`utils.py`中的load_data()函数提供了如何使用这些数据的具体示例。在此演示中，我们加载了引文网络的数据集（包括Cora、Citeseer或Pubmed）。原始数据可以从相关的文献和存储库获取。 请参考相关文档以了解更多信息并开始您的实验。
     
  • Keras-GCN：基于Keras的图卷积网络实现
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    Keras-GCN 是一个利用 Keras 框架构建的图卷积神经网络库。它提供了一种简便的方法来处理和学习图结构数据，适用于复杂网络分析与模式识别任务。 使用Keras对图进行深度学习基于Keras的图卷积网络的半监督分类实现。由Thomas N.Kipf 和 Max Welling 在ICLR 2017 上提出。 有关高级解释，请查看我们的博客文章： Thomas Kipf（2016） 注意，此代码无意于从论文中复制实验，因为初始化方案、退出方案和数据集拆分与TensorFlow中的原始实现不同。 安装方法为python setup.py install。依赖关系包括keras版本1.0.9或更高以及 TensorFlow 或 Theano。 使用说明：运行命令 python train.py 资料集参考（Cora） 引用格式： 如果您在自己的工作中使用以下代码，请参照我们的论文： @inproceedings{kipf2017semi, title={Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks}, author={Thomas N. Kipf and Max Welling} }
     
  • [GCN] 解析GitHub上的代码：基于图的半监督分类...
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    本文介绍了一种基于图卷积网络（GCN）的技术，用于在GitHub上进行代码分类。通过利用半监督学习方法和图结构数据，该技术能够提高代码分类的准确性和效率。 本段落解析的代码是论文《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》作者提供的实现代码。本人增加了结果可视化的功能（使用 t-SNE 算法）。文章目录包括train.py文件中的函数定义、版本兼容性处理、路径初始化以及所需要的库导入等部分。此外，还介绍了显示超参数的函数：show_Hyperparameter(arg)。
     
  • GCN：图卷积网络，PPT资源
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    本资料深入浅出地介绍了图卷积网络（GCN）的基本原理与应用，并提供了丰富的示例代码和实践案例。适合初学者快速掌握GCN核心概念及操作技巧。 图卷积网络是一种专为处理图形数据设计的深度学习模型，它将传统的卷积神经网络（CNN）的概念扩展到了具有复杂结构的数据上。这种技术通过在图中定义特定的操作来提取节点特征并进行表示学习。 首先，需要以邻接矩阵或邻接列表的形式表示图数据，并且每个节点都用一个特征向量来描述其属性和状态信息。 接下来是特征传播过程：对于每一个节点而言，会将其自身及其邻居的特性综合起来。这一聚合步骤可以采用多种策略实施，比如计算所有相邻节点特性的平均值、最大值或直接拼接等方法进行操作。 然后进入线性变换阶段，在这里将聚合后的结果与一个权重矩阵相乘以捕捉局部结构信息，并通过应用非线性激活函数（如ReLU）来增强模型的表现力和灵活性。 这一过程会重复多次，直到达到预定的层数或者满足一定的收敛条件为止。最后一步是输出预测：可以通过全局池化操作处理最后一层节点特征后输入全连接层进行分类或回归任务等最终目标的操作。 以上就是图卷积网络的基本工作流程，并且在实践中可能还会包括其他各种技术细节和优化手段来提升性能。
     
  • 基于图卷积网络(GCN)的点云分类与部件分割方法
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    本研究提出了一种基于图卷积网络（GCN）的方法，专门用于提升点云数据的分类和部件分割精度。通过将GCN应用于点云处理中，我们能够有效地捕捉到局部几何特征以及全局结构信息，从而在多个基准测试集上达到了最先进的性能水平。这种方法为自动驾驶、三维建模等领域提供了强有力的技术支持。 本项目是一个简单的图中点分类代码示例，涵盖了完整的网络搭建、模型训练、模型保存、模型调用及可视化全过程。该项目旨在帮助初学者快速熟悉图神经网络的训练流程，并为入门者提供指导和支持。
     
  • ST-GCN：在PyTorch中的时空图卷积网络用于基于骨架的动作识别
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    本文介绍了一种名为ST-GCN的方法，在PyTorch框架下通过时空图卷积网络进行基于人体骨骼的关键动作识别，提高了动作分类的准确性。 提醒ST-GCN已转移到新的MMSkeleton，并继续开发为基于骨架的人类理解的灵活开放源代码工具箱。欢迎迁移到MMSkeleton。旧的st-gcn的自定义网络、数据加载器和检查点与MMSkeleton兼容。如果要使用旧的ST-GCN，请查阅相关文档或历史版本信息。此代码库很快将不再维护，并且作为历史工件存在，以补充有关基于骨架的动作识别的时空图卷积网络（Temporal-Spatial Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition）的相关论文内容。如需更多最新作品和更新，请查看MMSkeleton项目。
     
  • PyTorch中基于Python的可变形卷积网络
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    本项目在PyTorch框架下实现了一种高效的深度学习模型——可变形卷积网络，通过Python代码增强了传统卷积操作的灵活性和精度。 PyTorch中的可变形卷积网络是一种在传统卷积操作基础上引入了空间变换机制的深度学习模型。这种技术允许网络根据输入数据的特点自适应地调整其感受野，从而更有效地捕捉图像或序列中复杂的空间结构信息。通过这种方式，它能够提升特征提取能力，并且在多个计算机视觉任务上取得了显著的效果。