PyTorch搭建图卷积神经网络（GCN）完成对论文分类及预测实战（附源码和数据集）
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、数据集简介我们将使用Cora数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为7个类别，类别分别是1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示，所以，每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词，且该元素只有0或1两....
基于Pytorch的图卷积网络GCN实例应用及详解3.0
基于Pytorch的图卷积网络GCN实例应用及详解3.0的实例应用依旧是图的二分类任务，数据训练预测模型框架没有变化，主要是数据集本身及其处理和重新构造及损失函数选择发生变化，其余部分发生细微变化。一、前期基础（建议先阅读下面链接1.0版本的前期基础文章，也许有童鞋会问1.0直接到3.0，那2.0哪去了呢？博主曰：3.0-1.0=2.0，哈哈哈，皮一下！）前期基础文章：点击打开《基于Pytorc....
基于Pytorch的图卷积网络GCN实例应用及详解
一、图卷积网络GCN定义图卷积网络GCN实际上就是特征提取器，只不过GCN的数据对象是图。图的结构一般来说是十分不规则，可以看作是多维的一种数据。GCN精妙地设计了一种从图数据中提取特征的方法，从而让我们可以使用这些特征去对图数据进行节点分类（node classification）、图分类（graph classification）、边预测（link prediction）和获得图的嵌入表示（....
基于图卷积神经网络GCN的时间序列预测:图与递归结构相结合的库存品需求预测
时间序列预测任务可以按照不同的方法执行。最经典的是基于统计和自回归的方法。更准确的是基于增强和集成的算法，我们必须使用滚动周期生成大量有用的手工特性。另一方面，我们可以使用在开发过程中提供更多自由的神经网络模型，提供对顺序建模的可定制的特性。循环和卷积结构在时间序列预测中取得了巨大的成功。该领域中有趣的方法是通过采用最初在NLP中本地的Transformers和Attention架构。图结构的使....
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