MixHop和N-GCN ⠀ PyTorch实现的“ MixHop：通过稀疏邻域混合进行的高阶图卷积体系结构”（ICML 2019）和“一个高阶图卷积层”（NeurIPS 2018）。 抽象 最近的方法通过近似图拉普拉斯算子的本征基，将卷积层从欧几里得域推广到图结构数据。 Kipf＆Welling的计算效率高且使用广泛的Graph ConvNet过度简化了逼近度，有效地将图形卷积呈现为邻域平均算子。 这种简化限制了模型学习三角算子（图拉普拉斯算子的前提）的作用。 在这项工作中，我们提出了一个新的图卷积层，该层混合了邻接矩阵的多种幂，从而使它能够学习增量算子。 我们的层展现出与GCN相同的内

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深度洞察 该存储库包含DeepInsight的原始MatLab代码，如《 。 pyDeepInsight 该软件包提供了DeepInsight图像转换过程的python版本。 不能保证得到与已发布的MatLab代码相同的结果，应将其视为实验性的。 安装 python3 -m pip -q install git+git://github.com/alok-ai-lab/DeepInsight.git#egg=DeepInsight 用法 以下是ImageTransformer类的标准用法的演练 from pyDeepInsight import ImageTransformer , LogScaler from sklearn . model_selection import train_test_split import pandas as pd import numpy as np