图神经网络Graph实战

Disentangling and Unifying Graph Convolutions for Skeleton-Based Action Recognition 分离与统一的图卷积用于基于骨架的动作识别 CVPR 2020

Graphs are useful data structures in complex real-life applications such as modeling physical systems, learning molecular fingerprints, controlling traffic networks, and recommending friends in social networks. However, these tasks require dealing with non-Euclidean graph data that contains rich relational information between elements and cannot be well handled by traditional deep learning models (e.g., convolutional neural networks (CNNs) or recurrent neural networks (RNNs)). Nodes in graphs usually contain useful feature information that cannot be well addressed in most unsupervised representation learning methods (e.g., network embedding methods). Graph neural networks (GNNs) are proposed to combine the feature information and the graph structure to learn better representations on graphs via feature propagation and aggregation. Due to its convincing performance and high interpretability, GNN has recently become a widely applied graph analysis tool.

matlab最简单的代码因子图 该项目的目标是创建一个MATLAB / C ++框架，以推断Forney风格的因子图。 可以下载最新的软件包。 当前仅支持高斯分布。 更多内容 安装 只需解压缩.zip并运行installFFG.m 。 这将构建框架并将ffg添加到matlab路径。 应该可以在Windows和Linux下的Matlab 2012b上使用。 因子图简介 因子图是用于表示函数分解的一种特殊类型的图形模型。 它们最初是为解决编码和信号处理问题而开发的。 但是，它们的应用领域却令人困惑：贝叶斯和马尔可夫网络之类的众所周知的概率图形模型可以表示为因子图（通过Hammersley-Clifford定理）。 与因子图一起使用的算法使用沿着图的边缘传递的消息或摘要的概念，通常称为摘要传播算法。 我们将重点放在因子图的特定符号上，称为Forney-Style因子图（FFG）。 下面我们简要介绍一下这个概念。 有关更多详细信息，请参见 让我们从一个例子开始。 令f(w,x,y,z) = g(w,x,y) h(y,z)是几个变量的函数f(w,x,y,z)的因式分解。 表示这种分解的FFG如下

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S7-Graph_64bit 支持WIN7_64位操作系统

o365-inbox-spa ###Single Page App 使用 CORS 和 ADAL.JS 以及 Microsoft Graph 调用 Office 365 API 要求： 现有 Office 365 租户与用户。 可以在此处请求开发人员租户：为 安装： 从安装 node.js 从安装 Python（版本 2.7.x） 将此存储库克隆到本地目录中 在目录中打开命令提示符并运行“npm start” 打开您选择的支持 CORS 的 Web 浏览器并输入 查看实际操作（需要有效的 Office 365 帐户）： 转到： : 注意：当前“消息”和“我的文件”正在运行。 随着 Office 365 API 的部署速度越来越快。 ###使用的API ####Messages：列出收件箱中的消息、删除消息、发送消息。 消息： : /me/messages

Unity3d可视化插件，里面包含了许多可用的控件，可用于可视化大屏；大数据显示

Leo Grady梯队文献的matlab代码：包括基于图割模型谱聚类(等周割[3]、标准割)的点集聚类和图像分割，对图像建立的是一定邻域半径的连通图模型，对图像大小有限制，不能太大。 REREFENCES: [1] Leo Grady and Eric L. Schwartz. The graph analysis toolbox: Image processing on arbitrary graphs. Technical Report Pending, Boston University, Boston, MA, August 2003. [2] Leo Grady. Space-Variant Computer Vision: A Graph-Theoretic Approach. PhD thesis, Boston University, Boston, MA, August 2003. [3] L. Grady and E. L. Schwartz. Isoperimetric graph partitioning for image segmentation[J]. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 2006, 28(3): 469-475.

Why_Graph.pdf