Advertisement

KGCN-pytorch:基于PyTorch的KGCN模型实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
KGCN-pytorch是基于流行的深度学习框架PyTorch实现的知识图谱卷积网络(Knowledge Graph Convolutional Network, KGCN)模型。该库提供了灵活且高效的工具,用于处理和分析复杂的知识图谱数据,适用于推荐系统、问答系统等应用场景。 KGCN-火炬是推荐系统的知识图卷积网络的Pytorch实现:王宏伟、赵M、谢星、李文杰、郭敏仪在2019年网络会议论文集(WWW 2019)中的工作。 电影数据集的原始评级文件太大,无法包含在此仓库中。首先对评级数据进行分类: ``` wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-20m.zip unzip ml-20m.zip mv ml-20m/ratings.csv data/movie/ ``` 音乐没事做其他数据集如果要使用自己的数据集,则需要准备两个文件。评分数据每行应包含(用户-ID、物品-ID和评级)。在此仓库中,它是pandas数据框结构。 知识图由每个三元组(头-关系尾)组成,在此仓库中,它们是字典类型。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • KGCN-pytorchPyTorchKGCN
    优质
    KGCN-pytorch是基于流行的深度学习框架PyTorch实现的知识图谱卷积网络(Knowledge Graph Convolutional Network, KGCN)模型。该库提供了灵活且高效的工具,用于处理和分析复杂的知识图谱数据,适用于推荐系统、问答系统等应用场景。 KGCN-火炬是推荐系统的知识图卷积网络的Pytorch实现:王宏伟、赵M、谢星、李文杰、郭敏仪在2019年网络会议论文集(WWW 2019)中的工作。 电影数据集的原始评级文件太大,无法包含在此仓库中。首先对评级数据进行分类: ``` wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-20m.zip unzip ml-20m.zip mv ml-20m/ratings.csv data/movie/ ``` 音乐没事做其他数据集如果要使用自己的数据集,则需要准备两个文件。评分数据每行应包含(用户-ID、物品-ID和评级)。在此仓库中,它是pandas数据框结构。 知识图由每个三元组(头-关系尾)组成,在此仓库中,它们是字典类型。
  • PyTorchBert
    优质
    本项目采用Python深度学习框架PyTorch实现了预训练语言模型BERT,并在此基础上进行微调和应用开发。 基于PyTorch实现的BERT模型是一种预训练的自然语言处理模型,在大规模文本数据上进行预训练后可以通过微调适应各种NLP任务,如文本分类、语言生成、问答等。该代码包含以下主要组件:PositionalEncoding用于为输入序列添加位置信息;MultiHeadAttention多头自注意力机制捕捉不同单词之间的关系;PositionwiseFeedForward前馈神经网络增强模型的表达能力;TokenEmbedding词嵌入层将输入的单词索引转换为向量表示;SegmentEmbedding分割嵌入层表示句子的分割信息;PositionEmbedding位置嵌入层添加序列中单词的位置信息。TransformerLayer由多头自注意力和前馈神经网络组成。
  • KGCN知识图谱推荐算法.zip
    优质
    本资料包提供了一种新颖的知识图谱推荐算法KGCN,结合了深度学习与知识表示的优势,有效提升个性化推荐系统的性能和准确性。 【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java 语言的代码,以及Python 编程和Web 开发等领域的项目。 【项目质量】: 所有提供的源码经过严格测试后上传,确保可以直接运行,并且功能正常无误。 【适用人群】: 适合想要学习新技术的小白或进阶学习者。 可用于毕业设计、课程作业及工程实训等多种场景的初期项目立项。 【附加价值】: 这些项目具有很高的参考和借鉴意义,可以作为基础进行修改复刻。对于有一定技术背景或者有研究兴趣的人来说,在现有代码基础上进一步开发新的功能是完全可行的。 【沟通交流】: 若在使用过程中遇到任何问题,请随时与博主联系,我们将尽快提供帮助。 我们鼓励下载和利用这些资源,并欢迎所有用户之间互相学习、共同进步。
  • PyTorch-UNet: PyTorchUNet-https
    优质
    PyTorch-UNet是一款在PyTorch框架下实现的经典卷积神经网络模型UNet的开源项目。它专为图像分割任务设计,提供高效且灵活的代码结构,适用于医疗影像分析等多种应用场景。 U-Net-PyTorch实施 这是一种流行的图像分割网络的实现方式。它非常稳定且可配置,并已在多个数据集中使用,作为几个项目的一部分。 更新:现在支持基于3-D卷积的分段。 更新:所有批次归一化操作已被实例归一化所取代(以解决医学图像中的小批量问题),并且ReLU激活函数被替换为LeakyReLU,因为它在最近的工作中得到了更广泛的应用。 安装 您可以将此软件包安装到本地Python环境中,并将其作为模块导入项目中。 步骤如下:首先克隆此存储库至您选择的文件夹内。然后进入该目录并按照以下命令安装依赖项: ``` cd pip install -r requirements.txt ```
  • DeepForest-pytorchPytorch树冠RGB检测深林
    优质
    DeepForest-pytorch是一款采用PyTorch框架构建的深度学习工具包,专为树木冠层的RGB图像分类与检测设计,适用于生态学研究及林业管理。 DeepForest 是一个用于从机载RGB图像中训练和预测单个树冠的Python软件包。它包含了一个预先构建并根据国家生态观测站网络(NEON)数据进行训练的模型,用户可以在此基础上通过注释和训练来创建自己的定制化模型。 该工具使用基于远程感测技术(RVA,即RGB图像)的预处理核心树冠检测模块。DeepForest 的开发证明了 NEON 数据集的有效性,并且可以通过这种技术从大量机载影像中准确地识别出单个树木的位置和特征信息。
  • LAS-PyTorchPyTorch端到端ASR听、说、写
    优质
    简介:LAS-PyTorch是一款采用PyTorch框架开发的端到端自动语音识别(ASR)模型,集成了听、说、写的全面功能,为开发者和研究者提供便捷高效的训练与测试环境。 LAS-Pytorch 是我基于谷歌ASR深度学习模型 LAS 的 PyTorch 实现。我在实现过程中使用了 mozilla 数据集,并借助 torchaudio 快速完成文件加载及功能转换。由于我的 GPU 内存不足,这是采用较小架构进行的4个训练周期的结果测量,包括信笺错误率(LER)和损失度量。侦听器具有128个神经元和两层结构,而 Speller 则有 256 个神经元及同样为两层的设计。可以看出模型正在从数据中学习,不过仍需进一步训练以及优化架构设计。 若尝试预测音频样本,则结果如下: true_y:[A, N, D,, S, T, I, L, L,, N, O,, A, T, T,E,M,P,T,, B,Y,,T,H ,,P,O]
  • Pytorch_rppgs:PytorchDeepphys-源码
    优质
    Pytorch_rppgs是一款利用Pytorch框架实现的深度学习项目,专注于Deepphys模型的应用开发,致力于非接触式生理信号监测技术的研究与实践。该项目开放了基于该模型的核心算法源代码,为研究者和开发者提供了一个优秀的交流平台和技术支持资源库,助力于推动相关领域的发展与创新。 使用Pytorch实现rppg模型的型号清单包括DeepPhys(加拿大)和MTTS。
  • SiamRPN-PyTorch: PyTorchSiamRPN
    优质
    SiamRPN-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的代码库,实现了Siamese Region Proposal Network(SiamRPN)算法。该工具为视觉追踪任务提供了高效、灵活的解决方案。 SiamRPN-PyTorch 使用 PyTorch 框架为对象跟踪应用程序重新实现了 SiamRPN。开发的代码基于先前的一些实现工作,并且为了测试所开发的代码,使用了 VOT-2013 体操子数据集。要求 Python 版本 >= 3.6、PyTorch 版本 >= 1.0.1、torchvision 和 cv2 库。 训练和追踪:已实现的代码以 [x1, y1, w, h] 的形式接收地面真实值(ground truth)。数据集结构如下: ``` dataset_path/Gymnastics/img1.jpg /img2.jpg ... /imgN.jpg /groundtruth.txt ``` 运行命令: $ python3 SiamRPN_train.py
  • EfficientNet-PyTorchPyTorchEfficientNet
    优质
    EfficientNet-PyTorch是使用PyTorch框架开发的EfficientNet模型的高效实现,适用于图像分类任务。它通过自动模型缩放策略优化了网络结构和参数大小。 使用EfficientNet PyTorch可以通过pip install efficientnet_pytorch命令安装,并通过以下代码加载预训练的模型: ```python from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet.from_pretrained(efficientnet-b0) ``` 更新记录如下: - 2020年8月25日:新增了一个`include_top(默认为True)`选项,同时提高了代码质量和修复了相关问题。 - 2020年5月14日:增加了全面的注释和文档支持(感谢@workingcoder贡献)。 - 2020年1月23日:基于对抗训练添加了新的预训练模型类别,名为advprop。
  • SMOTE-PytorchPytorchSMOTE
    优质
    SMOTE-Pytorch 是一个利用 PyTorch 框架高效实现 SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) 算法的项目,旨在解决类别不平衡问题,适用于深度学习任务的数据预处理。 当分类标签的分布不均衡时,数据集就会出现不平衡状态,在诸如欺诈检测之类的大量现实问题中,这种不平衡往往达到100比1的程度。尽管已经采取了多种方法来解决这一难题,但这个问题仍然备受关注,并且是研究的一个活跃领域。这里展示的是SMOTE(综合少数族裔过采样技术)的Pytorch实现版本。 关于SMOTE算法的相关内容和原理可以参考其原始论文《SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique》。