通过幂迭代法计算 Pagerank 任务： 给定一个网络图（例如一个或 ），计算每个网页的 pagerank。 基本： 如果许多其他页面指向（链接）一个网页，则该网页可以被视为重要且排名更高。 因此，将网络视为一个有向图是很有用的，网页是它的节点或顶点，链接是它的边。 有关更多信息和理解，请参阅康奈尔大学的此。 现在，矩阵可以成为图形的强大表示，允许进一步研究。 Pagerank 计算的核心是加权邻接矩阵的发展。 来自德克萨斯大学达拉斯分校的有用， 具有 n 个顶点的图的邻接矩阵是一个 n×n 矩阵，如果第 i 个顶点和第 j 个顶点相连，则其 (i,j) 项为 1，否则为 0。 在我们的例子中，不是每条边的条目 1，条目将是 1/k，其中 k 是从顶点 i 向外链接的数量。 算法 页面秩向量，R(t+1) = d MR(t) + (1-d)/N 其中 R(t) 是前一次迭代的

matlab画CNN网络图代码设计或可视化神经网络架构的工具 ：Net2Vis从Keras代码自动为卷积神经网络生成抽象可视化。 ：Visualkeras是一个Python软件包，可帮助可视化Keras（独立或包含在tensorflow中）神经网络体系结构。 它允许轻松的样式来满足大多数需求。 到目前为止，它支持分层样式体系结构生成，这对于CNN（卷积神经网络）和抓取样式体系结构非常有用。 import visualkeras model = ... visualkeras . layered_view ( model ). show () # display using your system viewer visualkeras . layered_view ( model , to_file = 'output.png' ) # write to disk visualkeras . layered_view ( model , to_file = 'output.png' ). show () # write and show visualkeras . layered_vie

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