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SGCN: PyTorch中的“签名图卷积网络”实现（ICDM 2018）

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简介：
简介：SGCN是基于PyTorch框架实现的一种新型图卷积网络模型，通过引入节点特征的符号版本增强了图数据的学习能力。该方法在国际数据挖掘大会(ICDM)上发表于2018年。 SGCN 是一种签名图卷积网络（ICDM 2018）的 PyTorch 实现。随着当今许多数据可以用图形表示，对图形数据进行神经网络建模的需求日益增长。近年来，由于其在许多任务中的卓越表现，图卷积神经网络 (GCN) 已经受到了越来越多的关注。事实证明，在诸如节点表示学习等网络分析任务中，它们可以提供显著的改进。 特别是对于学习低维节点表示的任务来说，它已经显示出能够提升从链接预测和节点分类到社区检测和可视化的众多其他任务的表现。随着社交媒体的日益普及，带有正向和负向链接的签名网络变得越来越普遍。然而，由于之前的 GCN 模型主要集中在未签名的网络（或仅由正向链接组成的图形）上，并且因为负面链接带来的挑战，如何将它们应用到签名网络中尚不清楚。 最主要的问题在于否定链接不仅具有与肯定链接不同的语义意义，而且其本质原理也不同。此外，它还与肯定链接之间形成了复杂的交互关系。

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  • SGCN: PyTorch中的“签名图卷积网络”实现（ICDM 2018）
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    简介：SGCN是基于PyTorch框架实现的一种新型图卷积网络模型，通过引入节点特征的符号版本增强了图数据的学习能力。该方法在国际数据挖掘大会(ICDM)上发表于2018年。 SGCN 是一种签名图卷积网络（ICDM 2018）的 PyTorch 实现。随着当今许多数据可以用图形表示，对图形数据进行神经网络建模的需求日益增长。近年来，由于其在许多任务中的卓越表现，图卷积神经网络 (GCN) 已经受到了越来越多的关注。事实证明，在诸如节点表示学习等网络分析任务中，它们可以提供显著的改进。 特别是对于学习低维节点表示的任务来说，它已经显示出能够提升从链接预测和节点分类到社区检测和可视化的众多其他任务的表现。随着社交媒体的日益普及，带有正向和负向链接的签名网络变得越来越普遍。然而，由于之前的 GCN 模型主要集中在未签名的网络（或仅由正向链接组成的图形）上，并且因为负面链接带来的挑战，如何将它们应用到签名网络中尚不清楚。 最主要的问题在于否定链接不仅具有与肯定链接不同的语义意义，而且其本质原理也不同。此外，它还与肯定链接之间形成了复杂的交互关系。
     
  • GCNII：简化版深度图卷积网络的PyTorch实现
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    简介：GCNII是简化的深度图卷积神经网络，本项目提供了其PyTorch实现代码，便于研究者和开发者理解和应用此模型。 简单和深图卷积网络的PyTorch实现包含在该存储库中。 依赖关系： - CUDA 10.1 - python 3.6.9 - pytorch 1.3.1 - 网络x 2.1 - scikit学习 数据集包括三个基准数据集（Cora，Citeseer，Pubmed）和四个额外的数据集（Chameleon，Cornell，Texas，Wisconsin）。我们使用与Geom-GCN相同的半监督设置，并采用相同的数据预处理方法。 测试精度总结如下： | 数据集 | 深度 | 公制 | | -------- | ----- | ---- | | Cora | 64 | 85.5 | | Citeseer | 8 | 62.48| | Pubmed | 32 | 73.4 | | Chameleon| 16 | 76.49| | Cornell | 16 | 80.3 | | Texas | 32 | 77.84| | Cora（全监督） | 64 | 88.49| | Wisconsin| 16 | 81.57| 以上是简化和重写的版本，去除了原文中的链接和其他联系方式。
     
  • PyTorch中卷积神经网络的简单代码实现
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    本篇文章通过简洁明了的代码示例，介绍了如何在PyTorch框架下搭建和运行一个基础的卷积神经网络模型。适合初学者快速上手实践。 二维互相关运算 ```python import torch import torch.nn as nn def corr2d(X, K): H, W = X.shape h, w = K.shape Y = torch.zeros(H - h + 1, W - w + 1) for i in range(Y.shape[0]): for j in range(Y.shape[1]): Y[i, j] = (X[i: i + h, j: j + w] * K).sum() return Y ``` 构造上图中的输入数组`X`、核数组`K`来验证二维互相关运算。
     
  • 基于PyTorch的CNN卷积神经网络实现
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    本项目采用Python深度学习框架PyTorch，构建并训练了卷积神经网络(CNN)，以解决图像分类问题，展示了CNN在图像识别任务中的高效性。 本段落介绍了如何使用PyTorch实现卷积神经网络（CNN），供读者参考。 我对卷积神经网络有一些认识：它是目前最流行的深度学习模型之一，由于具有局部感受野等特性，使其与人眼识别图像的方式相似，因此被广泛应用于图像识别中。我的研究领域是机械故障诊断，通常使用旋转机械设备的振动信号作为数据源。对于一维信号处理，一般有两种方法：一是直接对其进行一维卷积操作；二是将其映射到时频图上，从而转化为图像识别问题。此前我一直在用Keras搭建网络模型，最近学习了如何利用PyTorch构建CNN，并尝试编写相应的代码。实验中使用的是经典的MNIST手写数字数据集作为训练样本。
     
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    本项目为Spherical CNNs在Pytorch框架下的实现，专注于开发和应用球面卷积神经网络，推动三维数据处理技术的进步。 Spherical CNNs：球面卷积网络的PyTorch实现 概述： 该库包含一个使用PyTorch实现的用于处理旋转对称性（如全向图像、地球信号等）的球形信号卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Networks, Spherical CNNs)。此实现基于文献[1]中的方法，适用于在球体和SO(3)空间中工作的等变CNN。 依赖项： - PyTorch（>=0.4.0） - cupy - lie_learn - pynvrtc 安装所有依赖的命令可以在新的conda环境中执行如下操作： ``` conda create --name cuda9 python=3.6 conda activate cuda9 # s2cnn deps ```
     
  • 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。
     
  • GCN_Predict-Pytorch: 基于PyTorch的交通流量预测模型图卷积网络实现
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    GCN_Predict-Pytorch是一个基于PyTorch框架开发的开源项目，用于实现交通流量预测的图卷积神经网络模型。该工具为研究人员和开发者提供了一个高效、灵活的平台来探索和应用先进的机器学习技术解决交通领域的问题。 使用PyTorch实现图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）进行交通流量预测。 数据集由Caltrans绩效评估系统（PEMS-04）收集，包含307个探测器的数据，时间范围为2018年1月至2月。特征包括流动量、占有率和速度。 探索性数据分析： 1. 数据具有三个特点：流动量、占用率和速度。首先对数据分布进行可视化分析。 2. 运行代码以查看数据：`python data_view.py` 3. 每个节点（探测器）有三个特征，但两个特征的数据分布相对固定，因此我们只采用一维特征。 读取数据集： 在traffic_dataset.py文件中，使用get_adjacent_matrix和get_flow_data函数来获取相邻矩阵和流量数据。 模型训练：相关的代码位于tra目录下。
     
  • Python中卷积神经网络的实现
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  • 在PyTorch中的DropBlock: 用于卷积网络的正则化技术实现
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