【毕业设计：基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究】 本毕业设计主要探讨了图神经网络（GNN）在异构图表示学习和推荐系统中的应用。图神经网络是一种强大的机器学习模型，它能处理非欧几里得数据结构，尤其适用于社交网络、知识图谱和复杂网络等领域的分析。在异构图中，不同类型的节点和边共同构成了复杂的网络结构，这为理解和挖掘数据间的关系提供了新的视角。 一、图神经网络基础 1. 图神经网络的定义：GNN 是一种对图数据进行深度学习的方法，通过消息传递机制在节点之间传播信息，从而学习节点的嵌入表示。 2. 模型结构：GNN 包含多层神经网络，每层通过聚合邻居节点的信息更新当前节点的状态，直到收敛或达到预设层数。 3. 消息传递：GNN 的核心是消息传递函数，它负责将一个节点的特征向量传递给其相邻节点，同时接收来自邻居节点的信息。 二、异构图表示学习 1. 异构图的特性：异构图包含多种类型节点和边，每种类型都有不同的属性和交互模式。 2. 表示学习挑战：如何在异构环境中有效地捕获不同类型节点和边的特征并进行统一表示，是异构图学习的关键。 3. GNN 在异构图中的应用：通过设计适应异构图的GNN模型，如Heterogeneous Graph Neural Network (HetGNN)、Metapath2Vec等，可以处理节点和边的多样性，捕捉丰富的语义信息。 三、推荐算法 1. 推荐系统概述：推荐系统旨在预测用户可能感兴趣的内容，通过分析用户历史行为、兴趣偏好等数据来实现个性化推荐。 2. 基于图的推荐：将用户、物品等视为图中的节点，通过GNN学习节点间的关系，进而预测用户可能的评分或点击概率。 3. 异构图在推荐中的优势：能够捕获用户-物品、用户-用户、物品-物品等多类型关系，提升推荐的准确性和多样性。 四、项目实现 本设计提供了一个完整的实现框架，包括数据预处理、模型训练、评估和推荐结果生成等环节。源码经过严格测试，确保可直接运行，为其他研究者或学生提供了参考和实践平台。其中，"demo"可能是演示代码或样例数据，帮助理解模型的运行流程和效果。 五、互动支持 作者承诺对下载使用过程中遇到的问题及时解答，保证良好的使用体验。这种互动交流有助于深化对项目的理解，提高问题解决能力。 本毕业设计深入研究了GNN在异构图表示学习和推荐算法中的应用，不仅涵盖了理论知识，还提供了实际操作的代码，对于学习和研究图神经网络在推荐系统中的应用具有重要价值。

深层OF 用于使用从自由移动的动物的视频中提取的时间序列进行后处理的套件 您可以使用此包从时间序列中提取预定义的主题（例如时区，攀岩，基本的社交互动），也可以将数据嵌入到序列感知的潜在空间中，以在无人监督的情况下提取有意义的主题方法！ 两者都可以在包内使用，例如，以自动比较用户定义的实验组。 我该如何开始？ 安装： 打开一个终端（安装了python> 3.6）并输入： pip install deepof 在我们深入研究之前： 首先，为您的项目创建一个文件夹，其中至少包含两个子目录，分别称为“视频”和“表”。 前者应包含您正在使用的视频（原始数据或从DLC获得的带有标签的视频）； 后者应该具有您从DeepLabCut获得的所有跟踪表，格式为.h5或.csv。 如果您不想自己使用DLC，请不要担心：一个兼容的小鼠预训练模型将很快发布！ my_project -- Videos ->

表示学习为各种AI领域提供了一种革命性的学习范式。在这个综述中，我们研究和回顾了表示学习的问题，并将重点放在由不同类型的顶点和关系组成的异构网络上。这个问题的目标是自动地将输入异构网络中的对象(最常见的是顶点)投射到潜在的嵌入空间中，这样网络的结构和关系属性就可以被编码和保存。

matlab光照模型代码InfoGAN InfoGAN体系结构 Tensorlayer的实现。 结果 MNIST 操纵第一个连续潜在代码 更改将旋转数字： 操纵第二个连续潜在代码 更改将更改数字的宽度： 操纵离散潜在代码（分类） 更改将更改数字的类型： 随机生成和损失图 G_loss在经过足够的迭代次数后稳步增加，这表明鉴别器越来越强，并且表明训练结束。 西莉亚 操纵离散潜在代码 方位角（姿势）： 有无眼镜： 发色： 发量： 灯光： 面Kong 损失图 方位角 随机生成 椅子 回转 跑步 MNIST 开始使用python train.py训练； 这将自动下载数据集。 要查看结果，请执行python test.py并输入已保存模型的编号。 西莉亚 在config.py设置图像文件夹。 数据集的一些链接： 开始训练。 python train.py 面Kong 在config.py设置您的数据文件夹。 BFM 2009的链接： 。 在生成数据之前，应先下载该文件。 使用data_generator的代码生成数据。 在MATLAB中调用gen_data 。 开始使用python train.

基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究

Introduction Background and Traditional Approaches Node Embeddings Graph Neural Networks Generative Graph Models

自我监督视觉预训练的密集对比学习 该项目托管用于实现DenseCL算法以进行自我监督表示学习的代码。 王新龙，张如凤，沉春华，Kong涛，李磊在：Proc。 IEEE Con​​f。 2021年的计算机视觉和模式识别（CVPR） arXiv预印本（ ） 强调 增强密集预测： DenseCL预训练模型在很大程度上有利于密集预测任务，包括对象检测和语义分段（最高+ 2％AP和+ 3％mIoU）。 简单的实现： DenseCL的核心部分可以用10行代码实现，因此易于使用和修改。 灵活的用法： DenseCL与数据预处理脱钩，因此可以快速灵活地进行培训，同时不知道使用哪种增强方法以及如何对图像进行采样。 高效的培训：与基准方法相比，我们的方法引入的计算开销可忽略不计（仅慢1％）。 更新 发布了DenseCL的代码和预训练模型。 （02/03/2021） 安装 请参考进行安装和数据集准备。

通过图表示学习预测患者结果 该存储库包含用于通过“图形表示​​学习”预测患者结果的代码。 您可以在以下网址观看W3PHIAI（AAAI研讨会）上的聚焦演讲视频： 引文 如果您在研究中使用此代码或模型，请引用以下内容： @misc{rocheteautong2021, title={Predicting Patient Outcomes with Graph Representation Learning}, author={Emma Rocheteau and Catherine Tong and Petar Veličković and Nicholas Lane and Pietro Liò}, year={2021}, eprint={2101.03940}, archivePrefix={arXiv}, p

基于深度神经网络的变化检测与分析，张普照，公茂果，变化检测与分析是空时遥感影像联合解译领域中的一个重要研究课题。 随着遥感影像时间、空间和光谱分辨率的提高,仅仅检测变化与否�

Ai人工智能技术分享 知识图谱技术及应用介绍-大规模知识图谱表示学习的趋势与挑战 共35页.pdf