图卷积网络用于高光谱图像分类 ， ，，，， 该工具箱中的代码实现了 。 更具体地，其详细如下。 引文 如果此代码对您的研究有用且有帮助，请引用论文。 D. Hong，L。Gao，J。Yao，B。Zhang，A。Plaza，J。Chanussot。 用于高光谱图像分类的图卷积网络，IEEE Trans。 Geosci。 遥感，2020，DOI：10.1109 / TGRS.2020.3015157。 @article{hong2020graph, title = {Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification}, author = {D. Hong and L. Gao and J. Yao and B. Zhang and A. Plaza and J. Chanusso

人工智能-图分类-自注意力-使用基于自注意力池化机制结合GCN模型实现图分类 所需环境： 1.torch:1.4.0 2.torch_scatter:2.0.3 3.scipy:1.4.1 数据集 1.DD:https://ls11-www.cs.tu-dortmund.de/people/morris/graphkerneldatasets/DD.zip 2.COX2:https://ls11-www.cs.tu-dortmund.de/people/morris/graphkerneldatasets/COX2.zip 3.BZR:https://ls11-www.cs.tu-dortmund.de/people/morris/graphkerneldatasets/BZR.zip 运行方式

资源自带数据、模型，运行main.py可以直接跑出结果。 内容概要：资源里有详细介绍原理。 适合人群：具备一定python编程基础人员 能学到WHVG和GCN_GIN+的滚动轴承故障诊断流程 阅读建议：过查看注释，修改源码，添加断点，编译等，帮助自己充分理解源码。

GCN节点分类Cora数据集

在过去的十年中，神经网络取得了巨大的成功。但是，只能使用常规或欧几里得数据来实现神经网络的早期变体，而现实世界中的许多数据都具有非欧几里得的底层图形结构。数据结构的不规则性导致了图神经网络的最新发展。在过去的几年中，正在开发图神经网络的各种变体，其中之一就是图卷积网络（GCN）。GCN也被视为基本的图神经网络变体之一。 在本文中，我们将更深入地研究由Thomas Kipf和Max Welling开发的图卷积网络。我还将在使用NetworkX构建第一个图形时给出一些非常基本的示例。到本文结尾，我希望我们对图卷积网络内部的机制有更深入的了解。

nlpgnn 包装说明 自然语言处理领域当前正在发生巨大变化，近年来，已经提出了许多出色的模型，包括BERT，GPT等。 同时，图形神经网络作为一种精美的设计正在诸如TextGCN和Tensor-TextGCN等自然语言处理领域中不断使用。 该工具箱专用于自然语言处理，希望以最简单的方式实现模型。 关键字：NLP； 神经网络 楷模： 伯特 阿尔伯特 GPT2 TextCNN Bilstm +注意 GCN，GAN 杜松子酒 TextGCN，TextSAGE 示例（有关更多详细信息，请参见测试）： BERT-NER（中英文版） BERT-CRF-NER（中英文版） BERT-CLS

GraphDeeSmartContract 此仓库是使用图神经网络（DR-GCN）进行智能合约漏洞检测的python实现。 要求 所需的包 python 3或以上 PyTorch 1.0.0 numpy的1.18.2 sklearn用于模型评估 运行以下脚本以安装所需的软件包。 pip install --upgrade pip pip install torch==1.0.0 pip install numpy==1.18.2 pip install scikit-learn 引文 如果您想在引用我们的或代码库，请使用以下引用： @inproceedings{ijcai2020-454, title = {Smart Contract Vulnerability Detection using Graph Neural Network}, author =

1、自己上传的自己的实验资料

gcn邻接矩阵的处理，普通卷积神经网络研究的对象是具备Euclidean domains的数据，Euclidean domains data数据最显著的特征是他们具有规则的空间结构，如图片是规则的正方形，语音是规则的一维序列等，这些特征都可以用一维或二维的矩阵来表示，卷积神经网络处理起来比较高效

GCN图卷积神经网络笔记及PPT 项目组讨论班所用 适合入门