文章 2023-12-19 来自:开发者社区

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....

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)
文章 2023-07-28 来自:开发者社区

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.....

图注意力网络论文详解和PyTorch实现
文章 2023-06-23 来自:开发者社区

【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...

文章 2023-06-21 来自:开发者社区

【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--代码技巧】各种论文代码常见技巧
文章 2023-05-11 来自:开发者社区

【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】22 基于Cora数据集实现图注意力神经网络GAT的论文分类
文章 2023-05-11 来自:开发者社区

【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】21 基于Cora数据集实现Multi_Sample Dropout图卷积网络模型的论文分类
文章 2023-05-11 来自:开发者社区

【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....

【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
文章 2023-04-19 来自:开发者社区

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....

CVPR 2017|Deep Feature Flow for Video Recognition论文复现(pytorch版)
问答 2022-11-07 来自:开发者社区

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?

文章 2021-11-30 来自:开发者社区

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....

来势汹汹PyTorch!ICLR论文提及频率直追TensorFlow(附对比)

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