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Cora引文数据集 | Cora.rar（含GNN图神经网络资料）包含原始数据

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简介：
Cora引文数据集是一个用于评估机器学习模型在学术论文分类任务上的表现的数据集合。文件Cora.rar内含该数据集及其相关图神经网络研究材料，便于研究人员和学生下载使用。 Cora数据集包含2708篇科学出版物，边的数量为5429条，类别有7种，每个出版物由一个1433维的二进制词向量描述。训练集包括140个样本（每样本维度为1433），测试集则包含1000个样本（同样每样本维度为1433）。整个数据集中共有1708个标记节点用于深度学习和图神经网络的训练，其中一部分作为未标注节点参与模型的学习过程。

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  • Cora引文数据集 | Cora.rar（含GNN图神经网络资料）包含原始数据
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    Cora引文数据集是一个用于评估机器学习模型在学术论文分类任务上的表现的数据集合。文件Cora.rar内含该数据集及其相关图神经网络研究材料，便于研究人员和学生下载使用。 Cora数据集包含2708篇科学出版物，边的数量为5429条，类别有7种，每个出版物由一个1433维的二进制词向量描述。训练集包括140个样本（每样本维度为1433），测试集则包含1000个样本（同样每样本维度为1433）。整个数据集中共有1708个标记节点用于深度学习和图神经网络的训练，其中一部分作为未标注节点参与模型的学习过程。
     
  • 神经网络初始数据.xlsx
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    《神经网络初始数据.xlsx》包含了用于训练和测试神经网络模型的数据集，涵盖各种输入与预期输出配对，旨在优化算法性能。 论文中的神经网络训练集通过机载电磁传感器采集，并可供读者下载以验证我论文中提出方法的准确性。本数据集完全公开，仅供学习交流使用，请勿用于商业用途。
     
  • planetoid-master.rar（含citeseer、cora、pubmed数据集）
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    Planetoid-master 是一个开源项目文件，内含CiteSeer、Cora和PubMed三个广泛用于图神经网络研究的数据集。 《深度学习中的图神经网络：基于Planetoid的数据集解析与加载》 在深度学习领域，图神经网络（GNN）正逐渐成为一种重要的模型，在处理非欧几里得结构数据如社交网络、生物网络等场景中表现出色。其中，Planetoid数据集因其在图分类任务上的广泛应用而备受关注。本段落将详细介绍Planetoid数据集以及如何使用Python环境中的PyTorch框架加载并利用这些数据。 Planetoid数据集是由Yang等人于2016年提出，旨在评估图神经网络在节点分类任务中的性能表现。该数据集包含三个子集：CiteSeer、Cora和PubMed。这些数据来源于科学文献的引用关系网，每个节点代表一篇论文，边则表示论文之间的引用联系。节点特征是基于词袋模型提取的文本信息，目标是对每篇论文的主题进行分类。 1. **CiteSeer数据集**：包含3312个节点和4732条边，每个节点有3703个特征，并分为6类。 2. **Cora数据集**：包括2708个节点和5429条边，每个节点拥有1433个特征，划分为7类。 3. **PubMed数据集**：规模较大，包含19717个节点及44338条边，每篇论文有500个特征，并被分成三个类别。 使用这些数据时通常需要进行预处理步骤，包括但不限于特征提取、图构建和标签分配。对于Planetoid数据集而言，可通过提供的代码直接加载该数据集，在网络连接不稳定或速度慢的情况下尤为有用。 在Python环境中工作前，请确保安装好必要的库如PyTorch及torch_geometric等工具包。接下来可以按照以下步骤进行操作： 1. **导入库**：导入`torch`、`torch_geometric`等相关库。 2. **加载数据**：使用`torch_geometric.data.DataLoader`函数加载Planetoid数据集，需要指定相应的子集名称如CiteSeer、Cora或PubMed。 3. **预处理操作**：在完成数据加载后，可以对特征和标签进行归一化或其他必要的预处理步骤以满足模型训练的需求。 4. **构建模型**：根据具体任务需求设计合适的图神经网络架构，例如GCN（Graph Convolutional Network）或GAT（Graph Attention Network）等。 5. **训练与评估**：将数据输入模型进行训练，并在验证集或者测试集上对模型性能做出评价。 PyTorch的torch_geometric库提供了一系列便捷的方法来处理图结构的数据，使得实现和应用图神经网络变得简单。对于Planetoid数据集而言，其预处理工作已经完成，可以直接用于训练与评估阶段，极大地简化了开发流程。 通过使用Planetoid数据集作为研究平台，可以有效推进对图神经网络的研究进展。下载`planetoid-master.rar`可以帮助研究人员避免由于网络连接问题而导致的数据获取困扰，并高效地开展深度学习相关项目。理解如何正确加载和处理这些数据是成功应用图神经网络的关键步骤之一。
     
  • MUTAG数据集与图神经网络
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    本研究探讨了MUTAG数据集在图神经网络中的应用，分析其对药物化学中分子结构分类任务的有效性和局限性。 《MUTAG数据集与图神经网络在深度学习中的应用》 MUTAG数据集是研究领域内的重要资源，在化学和生物信息学中发挥着关键作用。该数据集中包括188个小分子结构，每个小分子都以图形形式表示，并用于进行二分类任务。这些图形旨在预测特定的小分子是否对苯甲醛硝基化合物具有毒性，这一属性对于药物发现及环境安全评估至关重要。 在图神经网络（GNN）中，节点代表实体如原子或分子片段，边则指示它们之间的相互作用。MUTAG数据集的平均每个小分子包含17个节点和大约19条边，这使得它成为测试GNN模型处理复杂图形的有效基准。通过迭代聚合邻居信息来学习节点表示，并将这些表示组合成整个图的特征向量用于分类决策，“消息传递”机制使GNN能够捕捉到局部与全局结构的信息。 在实际应用中，基于MUTAG数据集进行训练后的GNN通常优于传统机器学习方法（如支持向量机或随机森林）。这是因为GNN自动利用了图形拓扑信息而非依赖于预定义的化学规则。此外，其泛化能力也使其能够对未见过的数据结构做出准确预测。 除了MUTAG外，还有许多其他数据集也被广泛用于图神经网络的研究和测试，例如PROTEINS、NCI1和COLLAB等，它们涵盖了多种应用场景如蛋白质分析、药物发现以及社交网络研究。这进一步证明了GNN在处理复杂图形数据中的通用性和有效性。 结合MUTAG与图神经网络的应用为深度学习技术在化学及生物学领域开辟了一条新路径。通过有效利用结构信息，GNN可以实现精确预测，并且对于理解分子特性具有巨大潜力。随着相关技术的持续发展，我们期待看到更多基于GNN创新应用在未来科研和工业界中的广泛运用。
     
  • 含有原始文件、自定义函数及数据集的多输入多输出神经网络程序
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    本项目包含一个多输入多输出神经网络程序，配备有原始训练文件、自定义函数库和多样化数据集，旨在提供灵活且高效的机器学习模型开发环境。 main函数可以直接运行。
     
  • Python-GNN图形神经网络
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    Python-GNN是一种利用Python编程语言实现的图形神经网络工具或库，它为处理图数据和开发相关应用提供了强大支持。 图形神经网络（GNN）在分子应用领域表现突出，因为可以将分子结构以图的形式进行表示。其独特优势在于能够高效地建模系统内对象之间的关系与交互作用。除了应用于分子研究外，GNN还在网络分析和物理模型构建等领域展现出广泛的应用潜力。
     
  • ENZYMES数据集上的图神经网络
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    本研究探讨了在ENZYMES数据集上应用图神经网络（GNN）的技术细节与实验结果，深入分析其性能优势及局限性。 图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是深度学习领域的一个重要分支，专注于处理非欧几里得数据如图结构数据。在“ENZYMES”这一生物信息学应用的数据集中，我们关注的是酶的分类问题。该数据集包含600个不同的图，每个图代表一个特定的酶，并被划分为六个类别；平均每个图有32个节点，表示了酶中的氨基酸残基之间的关系。 GNN的核心思想是通过消息传递机制来学习节点、边和整个图的信息。在每一层迭代中，每个节点会聚合其邻居节点的数据信息以更新自身的特征向量。这一过程不断进行直到达到预设的层数或模型收敛状态。通过对图的整体特征进行池化操作可以得到一个固定长度的向量用于后续任务如分类或回归。 由于“ENZYMES”数据集中的每个图在节点数量和边的数量上存在差异，GNN在此类问题上的适应性显得尤为重要。它能够处理这种变长输入的同时保持对图结构的高度敏感度。训练模型时需要定义损失函数（例如交叉熵）以最小化预测类别与实际标签之间的差距，并选择合适的优化器如Adam或SGD以及调整学习率、批次大小等超参数来达到最佳性能。 深度学习框架如TensorFlow和PyTorch提供了实现GNN的工具库，包括但不限于TensorFlow-GNN和PyTorch Geometric（简称PyG）。在“ENZYMES”数据集的应用中可以采用多种模型架构，例如Graph Convolutional Network (GCN)、Graph Attention Network (GAT) 或者 Message Passing Neural Network (MPNN)，这些不同的信息传播与聚合策略可能会对特定任务产生不同效果。 实践操作时通常需要进行图的标准化处理以及特征编码，并且要划分训练集、验证集和测试集。对于六分类问题，可以使用多类逻辑回归作为分类器。模型在经过充分训练后可以通过准确率、精确度、召回率及F1分数等指标来评估其性能表现。 “ENZYMES”数据集为研究图神经网络在生物信息学领域的应用提供了重要资源。通过GNN技术，我们可以学习并理解酶的复杂结构，并据此进行有效分类，在药物发现和蛋白质功能预测等领域具有广泛应用前景。理解和掌握GNN原理及实现方法对于提高机器学习模型处理非结构性数据的能力至关重要。
     
  • NCI1数据集上的图神经网络
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    本研究聚焦于NCI1数据集，在该基准上探索并优化了多种图神经网络模型，旨在提升分子结构分类任务中的性能。 《NCI1数据集与图神经网络在小分子领域的应用》 NCI1数据集是深度学习研究中的重要资源，尤其是在图神经网络（GNN）领域中用于解决二分类任务时的应用尤为突出。该数据集包含4,110个不同的化学结构，即4,110张代表各种不同小分子的图。每一张图平均有29个节点和32条边，这表明每个分子由大约29个原子组成，并通过约32个化学键相互连接。 图神经网络是一种强大的机器学习模型，能够处理非欧几里得数据结构如图形信息。在NCI1中，每张图的每一个节点通常代表一个原子，而边则表示两个原子之间的化学键。GNN通过不断传播和聚合邻居节点的信息来获取每个节点的特征，并将所有这些特征组合成整个分子（即整个图）的表征向量用于分类任务。这一过程使模型能够捕捉到包括拓扑结构、化学键类型及原子间距离在内的关键信息。 在处理小分子数据时，GNN具有明显的优势：它们自然地建模了化学键和原子间的相互作用，并且无论分子形状大小如何都能很好地泛化。通过迭代更新节点与边的特征值，GNN可以学习到深层次结构依赖关系，在预测复杂化学反应方面表现出色。 研究人员在NCI1数据集上通常会设计并训练多种类型的图神经网络模型（如GCN、GAT和MPNN）来解决二分类问题——即判断一个分子是否具有特定的生物活性。这些模型通过准确率、召回率及F1分数等指标进行评估，这不仅有助于优化模型架构，还推动了药物发现与材料科学等领域的发展。 深度学习在小分子领域的应用日益广泛，NCI1数据集作为标准基准促进了图神经网络技术的进步。不断优化的GNN能够更精确地预测分子生物活性，在新药研发中具有巨大潜力，例如寻找新的抗癌药物或提高现有药物的效果。 综上所述，NCI1数据集提供了丰富的图形结构信息，并成为了研究图神经网络在小分子分类问题上的理想平台。通过这些模型的应用和深入理解分子结构与生物活性之间的关系，可以推动医药科研领域的创新进步。随着技术的持续发展，我们期待看到更多高效、精准的GNN应用于这一领域中。
     
  • 基于Matlab的小波神经网络和BP神经网络（不含工具箱及含数据集）
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    本研究利用MATLAB实现小波神经网络与BP神经网络算法对比分析，实验包含使用与不使用内置数据集的情况。 在MATLAB中手动实现两种神经网络，并通过逐个求导运算来执行梯度下降，而不是使用矩阵方法，这样读者可以更容易理解每个权重和阈值的更新过程。此外，代码还考虑了多输出问题的梯度下降，因此用户只需调整输入参数即可轻松应用。
     
  • 推荐的图神经网络（GNN）论文
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    本简介梳理并推荐了一系列关于图神经网络(GNN)的研究论文，旨在帮助读者快速了解该领域的最新进展和核心方法。 这段文字介绍了我学习图神经网络过程中阅读的一些论文，并强烈推荐给想要入门或深入了解图神经网络的朋友进行阅读。