Advertisement

MATLAB精度验证代码-GCN: GCN

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

简介：
这段简介可以描述为：MATLAB精度验证代码-GCN提供了一套使用MATLAB进行图卷积网络(GCN)精度验证的代码资源。该工具箱旨在帮助研究人员和工程师们评估GCN模型在不同数据集上的性能表现，确保算法的有效性和准确性。 我们在研究中实施了图卷积网络（GCN）来预测自闭症谱系障碍（ASD），相较于之前的最佳模型，准确性提高了大约10%。我们还探讨了GCNC²P模型中的图卷积与图池化对邻接矩阵A和特征矩阵H的影响，并通过图表展示了这些影响的效果。 准备工作流程如下： 1. 准备数据：将ABIDE_fc.mat文件转换为csv格式，以便Python可以轻松读取。创建一个名为“FC_norm”的目录，在MatLab中运行converter.m脚本以完成转换。 2. 数据预处理与生成数据集： - 使用data.py脚本根据配置的路径（如DATA_dir、left_table_file、matrices_dir等）来生成包含训练、验证和测试集合的数据文件。这确保了在train.py多次执行过程中，每次运行所使用的分割都是相同的。 - 根据指定拆分的json文件（默认使用split_ids.json），数据集会被划分并存储为pickle格式。 以上步骤可以通过以下命令来实现： ``` python data.py ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB精度验证代码-GCN: GCN
    优质
    这段简介可以描述为：MATLAB精度验证代码-GCN提供了一套使用MATLAB进行图卷积网络(GCN)精度验证的代码资源。该工具箱旨在帮助研究人员和工程师们评估GCN模型在不同数据集上的性能表现，确保算法的有效性和准确性。 我们在研究中实施了图卷积网络（GCN）来预测自闭症谱系障碍（ASD），相较于之前的最佳模型，准确性提高了大约10%。我们还探讨了GCNC²P模型中的图卷积与图池化对邻接矩阵A和特征矩阵H的影响，并通过图表展示了这些影响的效果。 准备工作流程如下： 1. 准备数据：将ABIDE_fc.mat文件转换为csv格式，以便Python可以轻松读取。创建一个名为“FC_norm”的目录，在MatLab中运行converter.m脚本以完成转换。 2. 数据预处理与生成数据集： - 使用data.py脚本根据配置的路径（如DATA_dir、left_table_file、matrices_dir等）来生成包含训练、验证和测试集合的数据文件。这确保了在train.py多次执行过程中，每次运行所使用的分割都是相同的。 - 根据指定拆分的json文件（默认使用split_ids.json），数据集会被划分并存储为pickle格式。 以上步骤可以通过以下命令来实现： ``` python data.py ```
     
  • GCN预测实战代码-GCN预测实战代码
    优质
    本项目提供了一个基于图卷积网络（GCN）进行预测任务的实际操作代码。通过详细的注释和示例数据，帮助用户快速理解和实现GCN模型在特定问题上的应用。适合机器学习与深度学习的研究者及实践者参考使用。 GCN预测-实战代码
     
  • Lane-GCN轨迹预测代码
    优质
    Lane-GCN是一种先进的轨迹预测模型，采用图卷积网络技术，有效捕捉复杂交通场景中车辆、行人之间的交互关系，提高预测准确度。 LaneGCN源码分享
     
  • PB-GCN: BMVC论文代码（HTTP）
    优质
    PB-GCN是发表于BMVC会议的一篇论文所提出的算法或模型，并提供了相关代码下载链接。该研究聚焦于计算机视觉领域中的图卷积网络改进与应用，通过HTTP协议可访问其开源代码资源。 基于零件的图卷积网络用于在BMVC（英国机器视觉会议）上发表的论文中的代码官方资料库。该实现使用Pytorch完成，并能在其最新的稳定版本中运行。此存储库包含： - 论文所述最终模型的相关代码。 - 在NTURGB + D跨主题和跨视图数据拆分上训练得到的模型检查点。 - NTURGB + D数据集的培训及测试配置与数据准备脚本。 - 针对HDM05数据集的培训配置以及相应的数据准备脚本。 待办事项： - 添加用于结果可视化的代码。 - 记录如何将此代码应用于其他项目的方法说明。 入门步骤： 1. 下载NTURGB + D数据集（包括60个动作类）。 2. 解压存档并将所有骨架文件存储在一个目录中：`unzip nturgbd_skeletons_s001_to_s017.zip -d nturgb+d_skeletons` 3. 克隆此存储库。
     
  • MATLAB精度验证代码-ML_AE_relocation: ML_AE_relocation
    优质
    ML_AE_relocation 是一个用于验证MATLAB中机器学习与自编码器应用精度的代码集合，帮助研究人员和工程师测试算法性能。 Matlab精度检验代码ML_AE_relocation使用机器学习（ML）方法在实验室断层表面上重新定位声发射（AE）事件。参考文献：Zhao，Q.，Glaser，SD通过机器学习来重新定位具有未知速度结构的岩石中的声发射。RockMechRockEng（2019）doi：10.1007/s00603-019-02028-8。 文件描述： 数据文件包括AE_test_arrivals.mat，该文件记录了在滑移测试期间采集的96个声发射事件的P波到达时间。另一个重要数据文件是AE_train.mat，其中包含了用于训练模型的铅笔折断事件的位置（x, z）及其相对应的P波到达选择信息。 此外还有一个名为AErelocNet_2D_Deploy.mat的数据文件，该文件包含了一个经过训练后可以在实验室故障表面上输出声发射源位置的人工神经网络(ANN)。 代码文件包括： - AErelocNet_train_ANN.m：用于训练人工神经网络模型。 - AErelocNet_train_ANN_picking_quality_test.m：检查人工神经网络对到达拣货质量的敏感性。 - AErelocNet_train_ANN_with_Xvalid.m：包含十倍交叉验证的人工神经网络准确性估计代码。 - AEreloc_ANN.m
     
  • GCN-GraphSAGE-GAT
    优质
    本研究探讨了三种流行的图神经网络模型——GCN、GraphSAGE和GAT，在不同类型的图形数据集上的表现与特性。 图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是深度学习领域中的一个重要分支，专注于处理非结构化数据特别是图数据。这类数据广泛存在于社交网络、化学分子结构以及交通网络等多种场景中。GCN（Graph Convolutional Network）、GAT（Graph Attention Network）和 GraphSAGE 是 GNN 家族的三种主流模型，在节点分类、图分类及链接预测等任务上表现出色。 1. GCN (Graph Convolutional Network)： 由 Kipf 和 Welling 在 2016 年提出的 GCN，是传统卷积神经网络（CNN）在处理图结构数据上的扩展。GCN 利用信息的邻居聚合过程进行多层传播，在每一轮中节点特征被其邻接节点的特征加权平均后通过非线性激活函数更新 (如 ReLU) 。公式表示为：Z = f(A, X, W)，其中 A 是图的邻接矩阵，X 代表节点特征矩阵，W 则是权重矩阵。f 常用的是ReLU或其变体形式。GCN 的特点在于能够平滑节点特征以减少过拟合，并且易于实现和训练。 2. GAT (Graph Attention Network)： GAT 是 Veličković 等人在 2017 年提出，它将自注意力机制引入图神经网络中。与 GCN 的均等加权不同，GAT 允许每个节点根据其邻居的重要性动态分配权重即为注意力系数。这使得 GAT 能更灵活地捕捉到节点间的关系，在处理节点度分布不均匀的图时尤为有效。 3. GraphSAGE： GraphSAGE 由 Hamilton 等人在 2017 年提出，旨在高效学习大规模图上的节点嵌入表示。与 GCN 和 GAT 不同的是，它并未在所有邻居节点上进行聚合操作，而是采用采样策略仅选取部分重要的邻居来进行特征更新以降低计算复杂度和内存需求。GraphSAGE 提供了三种采样方法：随机抽样、最近邻抽样以及归一化度数抽样，并可根据具体问题选择合适的策略。 这三种模型各有优势：GCN 以其简单性和有效性被广泛使用；GAT 则通过引入注意力机制提高了模型的表达能力；GraphSAGE 解决了在大规模图上训练效率的问题。实际应用中，根据任务需求和数据特性可以选择适合的单一模型或结合这些模型的优点进行改进与优化，例如可以将 GAT 的注意力机制用于选择重要的邻居节点，并采用 GraphSAGE 的采样策略以降低计算复杂性。
     
  • 基于PyTorch的GCN和GAT入门代码
    优质
    本项目提供使用PyTorch实现的图卷积网络（GCN）与图注意力网络（GAT）的基础代码，适合初学者学习图神经网络的基本原理及应用。 在深度学习领域，图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）和图注意力网络（Graph Attention Networks, GAT）是处理图数据的重要工具。这两者都是图神经网络家族的成员，并广泛应用于社交网络分析、推荐系统、化学分子结构识别等多个场景中。本教程将通过PyTorch库，引导你入门GCN和GAT的实现。 ### 一、GCN简介 **1.1 图卷积的概念** GCN是由Kipf和Welling于2016年提出的一种基于图的深度学习模型，它借鉴了卷积神经网络的思想，并将这种操作应用到非欧几里得数据——即图上。通过传播节点特征并结合邻居节点的信息，GCN能够提取出更高级别的特征表示。 **1.2 GCN的数学表达** GCN的核心运算可以表示为对节点特征矩阵进行线性变换后，再使用邻接矩阵或拉普拉斯矩阵来传递信息的过程。在最简单的单层GCN中，这一过程可以用以下公式描述： \[ H^{(l+1)} = \sigma(\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}\tilde{A}\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}H^{(l)}W^{(l)}) \] 这里，\( H^{(l)} \) 表示第 \( l \) 层的节点特征矩阵；\( \tilde{A} \) 是邻接矩阵加上自环项得到的结果；\( W^{(l)} \) 代表权重矩阵；\(\sigma\) 则是激活函数。 ### 二、GAT简介 **2.1 图注意力机制** GAT引入了注意力机制到图神经网络中，允许模型根据节点的重要性来加权邻居节点的信息。相比GCN来说，这种能力使得GAT能够更好地捕捉不同节点之间的异质性特征。 **2.2 GAT的运算** 在计算过程中，GAT通过确定一对对节点间的注意系数，并用这些值来加权平均其邻接点的特征向量以得到更新后的表示。对于任意一个结点i来说，注意力权重通常依据以下公式进行计算： \[ e_{ij} = a(W_hh_i, W_hh_j) \] \[ \alpha_{ij} = \frac{\exp(e_{ij})}{\sum_{k\in N(i)} \exp(e_{ik})} \] 其中 \( h_i \) 和 \( h_j \) 分别表示节点i和j的特征向量；\( W_h\) 是线性变换权重矩阵；函数a通常采用LeakyReLU激活内积形式给出。最终，新的结点表示为： \[ h_i = \sigma\left(\sum_{j\in N(i)} \alpha_{ij}W_vh_j\right) \] 这里 \( a \) 表示注意力机制函数，\( W_v\) 则是另一个权重矩阵。 ### 三、PyTorch实现 在利用PyTorch来实现出这两种模型时，你需要完成以下步骤： 1. **构建图数据结构**：使用`torch_geometric`库创建图的数据结构，并包含节点特征和邻接矩阵等信息。 2. **定义模型**：根据GCN或GAT的数学表达式编写相应的前向传播函数。 3. **训练模型**：设置损失函数、优化器，然后进行反向传播更新参数值。 4. **评估模型性能**：在验证集上测试准确率等指标。 实际编程过程中可能会遇到图数据预处理、调整超参数以及并行计算等问题。这些问题的解决需要深入理解PyTorch和图神经网络的基本原理。 总结来说，GCN与GAT是用于处理图结构化数据的强大工具，并且通过使用PyTorch可以灵活地适应各种类型的建模需求。理解和掌握它们的工作机制对于在机器学习领域特别是图形计算方向上的研究工作是非常重要的。
     
  • GCN学习资料.pdf
    优质
    《GCN学习资料》是一份全面介绍图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCNs）的基础概念、算法原理和应用实例的学习指南。 GCN图卷积神经网络笔记及PPT 项目组讨论班所用，适合入门。
     
  • PyTorch中的GCN实现
    优质
    本文章介绍了如何使用流行的深度学习框架PyTorch来实现图卷积网络（GCN），适用于对图数据进行建模和分析的研究者及开发者。 本代码涵盖了从数据加载到GCN训练的整个过程，是一份很好的学习示例。该代码参考自一个公开的研究文档。
     
  • GCN-PPT更新版.pptx
    优质
    本演示文档为《GCN-PPT》的更新版本，包含了最新的研究成果和改进内容，旨在提供更全面、准确的数据分析与展示。 GCN讲稿主要介绍GCN的基础知识，并讲解如何将非欧数据Graph通过傅里叶变换转换到频域，在频域中引入卷积的概念。这份文档来自中科院深圳先进院的汇报。