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....
图注意力网络论文详解和PyTorch实现
消息(嵌入)通过多个GNN层在图中的节点之间传递。每个节点聚合来自其邻居的消息以更新其表示。这个过程跨层重复，允许节点获得编码有关图的更丰富信息的表示。gnn的一主要变体有GraphSAGE[2]、Graph Convolution Network[3]等。 图注意力网络(GAT)[1]是一类特殊的gnn，主要的改进是消息传递的方式。他们引入了一种可学习的注意力机制，通过在每个源节点和目标节点.....
【PyTorch】按照论文思想实现通道和空间两种注意力机制
import torch from torch import nn class ChannelAttention(nn.Module): # ratio表示MLP中，中间层in_planes缩小的比例 def __init__(self, in_plances, ratio=16) -> None: super().__init__() se...
【Pytorch--代码技巧】各种论文代码常见技巧
博主在阅读论文原代码的时候常常看见一些没有见过的代码技巧，特此将这些内容进行汇总1 torch.view()作用：重置Tensor对象维度注意点：参数中的-1表示系统自动判断，因此每个view里面只能出现一个-1x = torch.randn(4,4) # 重置为向量 x.view(16).size() # 重置为多维矩阵 x.view(2,2,4).size() # -1 数字用法....
【Pytorch神经网络实战案例】22 基于Cora数据集实现图注意力神经网络GAT的论文分类
注意力机制的特点是，它的输入向量长度可变，通过将注意力集中在最相关的部分来做出决定。注意力机制结合RNN或者CNN的方法。1 实战描述【主要目的：将注意力机制用在图神经网络中，完成图注意力神经网络的结构和搭建】1.1 实现目的有一个记录论文信息的数据集，数据集里面含有每一篇论文的关键词以及分类信息，同时还有论文间互相引用的信息。搭建AI模型，对数据集中的论文信息进行分析，使模型学习已有论文的分类....
【Pytorch神经网络实战案例】21 基于Cora数据集实现Multi_Sample Dropout图卷积网络模型的论文分类
Multi-sample Dropout是Dropout的一个变种方法，该方法比普通Dropout的泛化能力更好，同时又可以缩短模型的训练时间。XMuli-sampleDropout还可以降低训练集和验证集的错误率和损失，参见的论文编号为arXⅳ:1905.09788,20191 实例说明本例就使用Muli-sampleDropout方法为图卷积模型缩短训练时间。1.1 Multi-sample....
【Pytorch神经网络实战案例】20 基于Cora数据集实现图卷积神经网络论文分类
1 案例说明（图卷积神经网络）CORA数据集里面含有每一篇论文的关键词以及分类信息，同时还有论文间互相引用的信息。搭建AI模型，对数据集中的论文信息进行分析，根据已有论文的分类特征，从而预测出未知分类的论文类别。1.1 使用图卷积神经网络的特点使用图神经网络来实现分类。与深度学习模型的不同之处在于，图神经网通会利用途文本身特征和论文间的关系特征进行处理，仅需要少量样本即可达到很好的效果。cora....
CVPR 2017|Deep Feature Flow for Video Recognition论文复现（pytorch版）
引言：深度卷积神经网络在图像识别任务中取得了巨大的成功。然而，将最先进的图像识别网络转移到视频上并非易事，因为每帧评估速度太慢且负担不起。我们提出了一种快速准确的视频识别框架——深度特征流DFF。它只在稀疏关键帧上运行昂贵的卷积网络，并通过流场将其深度特征映射传播到其他帧。它实现了显著的加速，因为流计算相对较快。整个体系结构的端到端训练显著提高了识别精度。深度特征流是灵活和通用的。在目标检测和语....
深度学习模型训练，复现论文代码，最后测试结果不如论文中好？与pytorch、cuda版本、设备有关吗
深度学习模型训练，复现论文代码，最后测试结果不如论文中好？与pytorch、cuda版本、设备有关吗？
来势汹汹PyTorch！ICLR论文提及频率直追TensorFlow（附对比）
ICLR 提交论文提及频率今日，Reddit 上的一条帖子吸引了大家的关注：有网友统计，相比于 2018 年，在 ICLR 2019 提交论文中，提及不同框架的论文数量发生了极大变化。首先，说下 2018 年和 2019 年论文提交数量。ICLR 2019 将于明年 5 月 6 日-9 日在美国新奥尔良举行，今年 9 月 27 日下午 18 时，大会论文提交截止。据统计，ICLR 2019 共收....
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