原文:GCN原理及代碼實現——基於pytorch

Thomas N.Kipf等人於 年發表了一篇題為 SEMI SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 的論文,提出了一種直接在圖上進行卷積操作的算法,在引文網絡和知識圖譜的數據集中取得了state of the art的效果,開啟了圖神經網絡研究的熱潮。GCN及其變體已經成功應用在自然語言處理 計算機視覺以及推薦系統中 ...

2021-09-08 21:37 0 933 推薦指數:

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GCN 實現3 :代碼解析

1.代碼結構 ├── data // 圖數據 ├── inits // 初始化的一些公用函數 ├── layers // GCN層的定義 ├── metrics // 評測指標的計算 ├── models // 模型結構定義 ├── train // 訓練 └── utils // 工具函數的定義 ...

Sat Oct 12 04:55:00 CST 2019 0 1996
GCN實現3

參考 : 首先看兩篇論文,大概了解一下原理性的東西: GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS THOMAS KIPF, 30 SEPTEMBER 2016 http://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks ...

Fri Oct 11 22:43:00 CST 2019 0 1718
NNLM原理Pytorch實現

NNLM NNLM:Neural Network Language Model,神經網絡語言模型。源自Bengio等人於2001年發表在NIPS上的《A Neural Probabilistic L ...

Mon May 03 17:42:00 CST 2021 0 1400
SRGAN的原理Pytorch實現

follow this repo: https://github.com/aladdinpersson/Machine-Learning-Collection/tree/master/ML/Pytorch/GANs/SRGAN paper: https://arxiv.org/pdf ...

Wed Jun 09 02:49:00 CST 2021 0 2130
ESRGAN的原理Pytorch實現

paper: https://arxiv.org/pdf/1809.00219.pdf Enhanced SRGAN,顧名思義,就是SRGAN的增加版 改進的地方包括網絡結構、對抗損失和感知 ...

Thu Jun 10 04:12:00 CST 2021 0 2146
 
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