蔡氏电路matlab仿真代码MMGCN：用于微视频个性化推荐的多模式图卷积网络 这是本文的Pytorch实现： 魏银威，王翔，聂立强，何湘南，洪理昌和蔡达生（2019）。 MMGCN：多模式图卷积网络，用于微视频的个性化推荐。 在法国10月，NICE的ACM MM`19。 2019年21月25日作者：魏因伟博士（hotmail.com上的weiyinwei） 介绍 多模式图卷积网络是一种基于图卷积网络的新颖多模式推荐框架，可对特定于模式的用户偏好进行显式建模，以增强微视频推荐。 我们更新代码，并使用完整的排名策略进行验证和测试。 引文 如果您想在研究中使用我们的代码和数据集，请引用： @inproceedings{MMGCN, title = {MMGCN: Multi-modal graph convolution network for personalized recommendation of micro-video}, author = {Wei, Yinwei and Wang, Xiang and Nie, Liqiang and He, Xiangnan and Hon

VGCN-PyTorch 感谢您的关注。在此仓库中，我们提供了论文。 先决条件 scipy == 1.2.1 opencv_python == 4.1.0.25 numpy == 1.16.4 火炬视觉== 0.3.0 火炬== 1.1.0 枕头== 6.2.0 安装 在先决条件中安装所有依赖项 准备数据 获取 ， 和 下载 FoV选择 matlab fov_selection/demo.m 训练 python main.py --root1 cviqd_local_epoch.pth --root2 cviqd_global_epoch.pth --save test 测验 python main.py --resume cviqd_model.pth --skip_training 引文 您可以在论文中引用它。非常感谢。 @article{xu2020blind, titl

GCN_predict-Pytorch 交通流量预测。 用PyTorch实现图卷积网络（GCN，GAT，Chebnet） 要求： -火炬 -脾气暴躁 -熊猫 -Matplotlib 数据集示例： 数据集由Caltrans绩效评估系统（PEMS-04）收集 数量：307个探测器 日期：2018年1月至2月（2018.1.1——2018.2.28） 特色：流动，占据，速度。 探索数据分析： 1，具有流量，占用和速度三个特点，一是对数据分布进行可视化分析 2.运行代码：python data_view.py 3）每个节点（检测器）都有三个特征，但是两个特征的数据分布基本上是固定的，因此我们只采用一维特征。 读取数据集： 在traffic_dataset.py文件中，get_adjacent_matrix和get_flow_data函数用于读取相邻的矩阵和流数据。 模型训练： 在tra

text_gcn 本文中Text GCN的实现： 梁耀，毛成胜，罗源。 “图卷积网络用于文本分类。” 在第33届AAAI人工智能会议（AAAI-19）中 要求 Python 2.7或3.6 Tensorflow> = 1.4.0 再现结果 运行python remove_words.py 20ng 运行python build_graph.py 20ng 运行python train.py 20ng 在为其他数据集生成结果时，将上述3个命令行中的20ng更改为R8 ， R52 ， ohsumed和mr 。 输入数据示例 /data/20ng.txt表示文档名称，培训/测试组，文档标签。 每行都是一个文档。 /data/corpus/20ng.txt包含每个文档的原始文本，每行对应/data/20ng.txt的相应行 prepare_data.py是准备自己的数据的示例，请注意，文档或句子中的“ \ n”已删除。 归纳版 文本GCN的归纳版本是 ，其中培训过程中未包括测试文档。

简单和深图卷积网络 该存储库包含“简单和深度图卷积网络”的PyTorch实现。（ ） 依存关系 CUDA 10.1 python 3.6.9 pytorch 1.3.1 网络x 2.1 scikit学习 数据集 data文件夹包含来自三个基准数据集（Cora，Citeseer，Pubmed），而newdata文件夹包含四个数据集（Chameleon，Cornell，德克萨斯州，威斯康星州）。 我们使用与相同的半监督设置，并使用与Geom-GCN相同的全监督设置。 可以从下载PPI。 结果 测试精度总结如下。 数据集 深度 公制 数据集 深度 公制 科拉 64 85.5 湛 8 62.48 引用 32 73.4 玉米 16 76.49 客栈 16 80.3 德州 32 77.84 科拉（满） 64 88.49 威士 16 81.57 引用（完整

WordGCN 使用图卷积网络在词嵌入中整合句法和语义信息 WordGCN概述 SynGCN概述：SynGCN使用图卷积网络来利用依赖上下文学习单词嵌入。 对于词汇表中的每个单词，该模型旨在通过基于使用GCN编码的依存关系上下文预测每个单词来学习其表示形式。 请参阅本文的第5节以获取更多详细信息。 依存关系 与TensorFlow 1.x和Python 3.x兼容。 可以使用requirements.txt安装依赖项。 pip3 install -r requirements.txt 安装用于评估学习的嵌入的。 可以从此下载本文中使用的测试和有效数据集拆分。 用提供的文件夹替换原始的~

近年来，深度学习彻底改变了许多机器学习任务，从图像分类和视频处理到语音识别和自然语言理解。这些任务中的数据通常在欧几里得空间中表示。 然而，越来越多的应用程序从非欧几里得域中生成数据，并表示为对象之间具有复杂关系和相互依赖性的图形。图数据的复杂性给现有的机器学习算法带来了重大挑战。最近，出现了许多关于扩展图数据深度学习方法的研究。在本次调查中，我们全面概述了数据挖掘和机器学习领域的图神经网络 (GNN)。我们提出了一种新的分类法，将最先进的图神经网络分为四类，即循环图神经网络、卷积图神经网络、图自动编码器和时空图神经网络。我们进一步讨论了图神经网络在各个领域的应用，并总结了图神经网络的开源代码、基准数据集和模型评估。最后，我们提出了这个快速发展领域的潜在研究方向。

行业分类-作业装置-一种基于图卷积网络融合多特征输入的网络流量预测方法.7z

matlab如何敲代码GCN_for_EEG 图卷积网络用于4类EEG分类 纯粹的PYTHON穿插！ 启示： 名称 描述 创建了GCN的基础知识！ 为EEG分类创建了糟糕的代码 我做了什么？ Shuyue的工作很棒，但是预处理应该在MATLAb中完成，并不是所有人都可以使用。 所以我穿插了python版本！ 我还在代码中添加了其他类型的GCN，并更改了代码的某些部分 怎么跑？ 下载-并将其放置在01loadData文件夹中（或轻松运行downloaddata.py 运行edfread.py 。 该代码将以64个电极数据+ 64个标签数据结尾。 使用PYTHON 2.7 现在该将上一步的结果复制到02Preprocess中了。 我同时放置了MATLAB和PYTHON，但是我的主要目的是拥有PURE PYTHON环境，因此进入WithPython并创建一个名为data的文件夹，并在其中放置128个.mat文件。 然后运行代码。结果在文件夹pythondata中以.csv文件形式提供 在onEEGcode.py所在的位置创建文件文件夹。 然后在其中复制CSV文件。 运行onEEGcode.p

提醒 ST-GCN已转移到 ，并继续开发为基于骨架的人类理解的灵活开放源代码工具箱。 欢迎您迁移到新的MMSkeleton。 旧的st-gcn的自定义网络，数据加载器和检查点与MMSkeleton兼容。 如果要使用旧的ST-GCN，请参阅 。 此代码库很快将不再维护，并且作为历史工件存在，以补充有关以下方面的AAAI论文： 基于骨架的动作识别的时空图卷积网络， 。 如需更多最新作品，请查看MMSkeleton。