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IEEE TGRS GCN: Danfeng Hong, Lianru Gao, Jing Yao, Bing Zhang...

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简介：
《IEEE TGRS GCN》是由Danfeng Hong、Lianru Gao、Jing Yao和Bing Zhang等人撰写的一篇关于遥感图像处理的论文，采用图卷积网络改进目标识别精度。发表于国际电气与电子工程师学会 Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS)期刊。 图卷积网络用于高光谱图像分类的工具箱中的代码实现了以下功能。更详细的信息如下所示：引用该论文如果此代码对您的研究有用且有帮助，请参考文献： D. Hong, L. Gao, J. Yao, B. Zhang, A. Plaza, 和 J. Chanussot 的《用于高光谱图像分类的图卷积网络》，IEEE Trans。 Geosci。 遥感，2020年。 @article{hong2020graph, title = {Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification}, author = {D. Hong and L. Gao and J. Yao and B. Zhang and A. Plaza 和 J. Chanussot} }

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  • IEEE TGRS GCN: Danfeng Hong, Lianru Gao, Jing Yao, Bing Zhang...
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    《IEEE TGRS GCN》是由Danfeng Hong、Lianru Gao、Jing Yao和Bing Zhang等人撰写的一篇关于遥感图像处理的论文，采用图卷积网络改进目标识别精度。发表于国际电气与电子工程师学会 Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS)期刊。 图卷积网络用于高光谱图像分类的工具箱中的代码实现了以下功能。更详细的信息如下所示：引用该论文如果此代码对您的研究有用且有帮助，请参考文献： D. Hong, L. Gao, J. Yao, B. Zhang, A. Plaza, 和 J. Chanussot 的《用于高光谱图像分类的图卷积网络》，IEEE Trans。 Geosci。 遥感，2020年。 @article{hong2020graph, title = {Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification}, author = {D. Hong and L. Gao and J. Yao and B. Zhang and A. Plaza 和 J. Chanussot} }
     
  • IEEE TGRS CyCU-Net: 网络
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    IEEE TGRS CyCU-Net是一种先进的深度学习网络架构，专为遥感图像分析设计，旨在提高目标检测与分类精度。该模型结合了循环神经网络和卷积神经网络的优势，增强了特征提取能力，并在多种遥感任务中展现出卓越性能。 IEEE_TGRS_CyCU-NetCyCU-Net：通过学习级联自动编码器的循环一致性解混网络 该工具箱中的代码实现了“ CyCU-Net：通过学习级联自动编码器实现循环一致性解混网络”。更具体地，其详细信息如下。 L. Gao, Z. Han, D. Hong, B. Zhang 和 J. Chanussot，“CyCU-Net：通过学习级联自动编码器进行循环一致性解混网络”，IEEE地理科学与遥感学报，doi:10.1109/TGRS.2021.3064958。 如果此代码对您的研究有用且有帮助，请引用论文。系统特定说明：该代码已在Python 3.6.12和Torch 1.6.0的环境中进行了测试。 如何使用它？ 直接运行demo.py以根据上述论文中存在的Samson数据重现结果。 如果您要在自己的数据中运行代码，则可以相应地更改输入（例如，数据）并调整参数。请注意输入矩阵。
     
  • IEEE TGRS近三年论文检索记录
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    本资源汇集了IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS)近三个年度的所有论文记录，为地球科学与遥感领域的研究者提供全面详实的信息索引。 本资源包含了2020年至2023年期间IEEE TGRS录用的所有文章，总计约4000条记录。这些数据以文章标题加摘要的形式处理，并转换为PDF文档以便于阅读。根据时间顺序被划分为12份文件。
     
  • MATLAB精度验证代码-GCN: GCN
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    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-GraphSAGE-GAT
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    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。
     
  • GCN预测实战代码-GCN预测实战代码
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    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
     
  • Advanced ESD Protection Design in CMOS Integrated Circuits -- A Study by Gao Kemingdao...
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    高 kemingdao 的研究论文《先进CMOS集成电路中的ESD保护设计》探讨了如何在集成电路中实现有效的静电放电(ESD)保护，以增强电子设备的可靠性和耐用性。 Advanced ESD Protection Design in CMOS Integrated Circuits 在CMOS集成电路设计中，高级ESD（静电放电）保护设计是一个关键方面。有效的ESD防护可以确保电路的可靠性和延长其使用寿命。随着技术的进步和集成度的提高，对ESD保护的需求也在不断增加，尤其是在高性能、高密度的IC设备中。 本段落将探讨如何在CMOS集成电路中实现高级ESD保护设计，并介绍几种常用的ESD保护方法及其应用实例。通过优化布局布线和采用新型材料与结构，可以显著增强电路抵抗静电放电的能力。此外，还将讨论一些最新的研究进展和技术挑战，为未来的ESD防护提供新的思路和发展方向。 总之，在不断追求更高性能的同时，确保电子产品的可靠性和稳定性至关重要。因此，深入理解和应用先进的ESD保护技术对于CMOS集成电路的设计和制造具有重要意义。
     
  • 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
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    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。