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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 2023-05-10 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】12 利用注意力机制的神经网络实现对FashionMNIST数据集图片的分类

1、掩码模式：是相对于变长的循环序列而言的，如果输入的样本序列长度不同，那么会先对其进行对齐处理（对短序列补0，对长序列截断），再输入模型。这样，模型中的部分样本中就会有大量的零值。为了提升运算性能，需要以掩码的方式将不需要的零值去掉，并保留非零值进行计算，这就是掩码的作用2、均值模式：正常模式对每个维度的所有序列计算注意力分数，而均值模式对每个维度注意力分数计算平均值。均值模式会平滑处理同一序....

【Pytorch神经网络实战案例】12 利用注意力机制的神经网络实现对FashionMNIST数据集图片的分类
文章 2023-05-08 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】05 使用Pytorch完成Logistic分类

import torch x_data = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]) y_data = torch.tensor([[2.0], [4.0], [6.0]]) class LogisticRegressionModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(LogisticRe...

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