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GCN代码分析：利用图结构进行半监督分类...

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简介：
本文详细阐述了论文“Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks”所提供的代码实现。该代码的原始GitHub仓库为Graph Convolutional Networks in PyTorch，本人在此基础上进一步增加了结果的可视化功能，利用 t-SNE 算法进行结果展示。此外，本文同样对这同一个代码进行了分析和解读。文章目录中包含的“train.py”函数定义了版本兼容性、路径设置以及初始化所必需的函数库，并展示了超参数配置，具体包括 show_Hyperparameter(arg 函数。

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  • [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)。
  • 半监督分类算法的源代码
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    本项目提供多种半监督分类算法的实现源代码，旨在帮助研究人员和工程师利用有限标注数据进行高效机器学习模型训练。 半监督MATLAB代码——经过调试——可用。
  • EM算法Matlab代码-ImageSeg：利用聚类进行无监督图像分割
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    本项目提供了一段基于EM算法的Matlab代码，用于实现无监督图像分割任务。通过聚类分析技术自动识别和分离图像中的不同区域或对象。 本段落讨论了使用EM算法的Matlab代码进行无监督图像分割，并将该方法与K均值聚类的结果进行了比较。主要代码位于文件`code.m`中，而高斯模型的相关函数则在另一个名为`GMmodel.m`的文件里实现。通过这两种不同的聚类技术来分析和理解它们各自的特点以及在实际应用中的表现差异。
  • 监督分类_IDL监督分类_IDL_监督分类
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    本项目聚焦于IDL（Iterative Dictionary Learning）在监督分类中的应用研究，探索如何通过迭代字典学习优化特征表示，提升分类准确率。 利用IDL编程，采用最小距离法对图像进行监督分类。
  • 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。
  • 手写数据集半监督分类与遥感影像非监督分类的Python代码实例及简要分析报告
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    本项目提供了基于手写数据集的半监督分类方法和遥感影像的非监督分类算法的Python实现，并附有详细案例分析。 t2.py是用于手写数据集主动学习的示例代码，而t3.py则展示了遥感影像非监督分类的方法。此外还有一个PDF文件包含分析报告。 在手写数据集中，半监督分类代码包括了数据准备、预处理以及标签传播（Label Spreading）算法的具体实现；而对于遥感影像非监督分类，则主要分为三部分：1）数据的准备与预处理；2）K均值聚类算法的应用；3）簇化图像及聚类结果的可视化。这些代码中都包含了详细的注释以供参考。 简要分析报告则涵盖了两种方法的基本原理、具体的代码流程解析以及对实验结果进行深入探讨和解读的内容。
  • 基于SAGA算法的PolSAR图像半监督分类
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    本研究提出了一种利用SAGA优化算法改进PolSAR图像半监督分类方法，有效提升分类精度与效率。 极化合成孔径雷达（PolSAR）因其能够在全天候无光照条件下获取图像而被广泛应用在军事及民用领域。这类图像包含丰富的数据内容，在国防建设和经济发展中的作用日益重要。然而，传统基于聚类的方法对PolSAR图像进行分类时的准确性较低。本段落提出了一种新的半监督分类方法，利用模拟退火遗传算法（SAGA）优化模糊C均值（FCM）聚类过程的最佳中心选择机制，避免了陷入局部最优解的问题，并能更精确地划分各个类别。实验结果表明，在合成和真实的PolSAR图像上应用该算法相较于传统方法具有显著优势。
  • 半监督文本分类中的对抗训练代码方法
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    本研究探讨了在半监督环境下利用对抗训练改进文本分类精度的方法，并提供了相应的实现代码。 半监督文本分类的对抗训练方法规范了代码重现过程。为了设置环境，请安装所需的依赖项。您可以使用提供的命令轻松下载预训练模型。 ``` wget http://sato-motoki.com/research/vat/imdb_pretrained_lm.model ``` 结果如下： - 结果模型错误率基线：7.39 - 基准（我们的代码）: 6.62 - 对抗性: 6.21 - 对抗训练（我们的代码） : 6.35 - 虚拟对抗训练 : 6.40 - 虚拟对抗训练（我们的代码） ：5.82 运行预训练模型时，使用以下命令： ``` python -u pretrain.py -g 0 --layer ```
  • 关于遥感影像的监督分类、非监督分类及其代码实现
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    本项目聚焦于遥感影像分析中的监督与非监督分类方法，包括支持向量机、决策树等监督学习算法及K均值聚类等非监督技术，并提供详尽的Python代码示例。 该文章详细论述了主要的图像分类算法及其C语言实现，并提供了丰富实用的内容，对于遥感图像处理的学习者来说非常有帮助。