深度学习中的GAM注意力机制pytorch实现版本

各种回归模型，用于生态学数据分析，文中实例超级实用，值得拥有。

深度学习算法改进(GAM注意力_STN模块_SE模块_ODConv动态卷积_FAN注意力模块实现源码+各改进说明) 1、引入了3D-permutation 与多层感知器的通道注意力和卷积空间注意力子模块 2、入了一个新的可学习模块--空间变换器，它明确地允许在网络中对数据进行空间操作。 3、重新校准通道特征反应来适应性地调整 通过明确地模拟通道之间的相互依存关系，自适应地重新校准通道的特征响应。 4、全维动态卷积（ODConv），一种更通用但更优雅的动态卷积设计 5、完全注意网络(FAN) ，它们通过结合注意通道处理设计来加强这种能力 该源码适合有一定深度学习算法基础的工程师下载学习借鉴！

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广义可加模型在生态学的应用，以R语言编程为主。

mgcViz ：通用加性模型的可视工具 mgcViz R软件包提供了用于通用加性模型（GAM）的可视化工具。 mgcViz提供的可视化与mgcv中实现的可视化有所不同，因为大多数绘图都基于ggplot2强大的分层系统。 这是通过包装几个ggplot2层并将其与GAM模型特定的计算集成而实现的。 此外， mgcViz使用合并和/或子采样来生成可缩放至大型数据集（n = O（10 ^ 7））的图，并提供了多种用于可视模型检查/选择的新方法。 有关以下可视化类别的介绍，请参见： 平滑和参数化效果图：基于ggplot2分层图和基于rgl库的交互式3d可视化； 模型检查：交互式QQ图，传统残差图和沿着一个或两个协变量的分层残差检查； 特殊图：1D或2D平滑差异图，并绘制多维平滑效果的多个切片。

GAM ⠀ ⠀ 使用结构化注意的图分类的PyTorch实现（KDD 2018）。 抽象的 图分类是许多不同领域中实际应用中的问题。 为了解决这个问题，通常会计算某些图统计信息（即图特征），以帮助区分不同类别的图。 在计算此类特征时，大多数现有方法都会处理整个图形。 例如，在基于图的方法中，处理整个图以获得不同图或子图的总数。 但是，在许多实际应用中，图可能会嘈杂，仅在图的某些区域内会出现区分模式。 在这项工作中，我们研究了基于注意力的图分类问题。 注意的使用使我们可以专注于图表中较小但内容丰富的部分，从而避免在其余图表中产生干扰。 我们提出了一种新颖的RNN模型，称为图注意力模型（GAM），该模型通过自适应选择一系列“信息”节点来仅处理图的一部分。 在多个现实世界数据集上的实验结果表明，即使我们的方法仅局限于部分图形，该方法在图分类中也可以与各种众所周知的方法竞争。 该存储库提供了G

Matlab集成的c代码机顶盒 eBird; 均值漂移LoMcT; 多轨迹重建GAM； 在这里，我们总结了数据，代码和必要的文档。 我们使用Matlab和R作为我们的工具，并将代码集成为名为“ trajectory.mlapp”的.mlapp在名为“ LoMcT”的文件夹中，以方便使用。 Anthus_spragueii.xlxs是我们在手稿中使用的数据集之一。 当“ trajectory.mlapp”运行时，可以自动调用MeanShiftCluster.m。 如何使用“ trajectory.mlapp”： 在MATLAB中安装R语言模块，并在R中安装MATLAB库。 将.R文件中的路径更改为：library（“ R.matlab”）setwd（“ C：/ Users / ad / Desktop / guijitest”）为您使用的相应路径。 更改MATLAB文件中的路径：第530行：Rpath\n='D\uff1a\\\u52a8\u7269\u8fc1\u5f99\\\u62df\u5408\\\nR\n\\\nR-3.6.3\n\\\nR-3.6.3\n\\\nbin'; ％R语言的安装路径第531行：RscriptFileName\n='\u3002\\\nXXXXX1.R'; ％R文

最近的分析表明，全世界登革热病例的数量可能高达每年4亿。 根据巴西卫生部的资料，2015年该国共有1 621 797例登革热可能病例，包括所有分类，但丢弃率除外，这是自1990年以来的历史最高记录。许多研究发现气候条件与登革热传播之间存在关联，特别是使用广义模型。 在这项研究中，使用了与visreg软件包关联的广义可加模型（GAM），以了解2001年至2012年气候变量对巴西东北部首都的影响。从12个气候变量中，验证了相对湿度是与登革热的相关性最高。 然后，将与visreg相关的GAM应用于了解它们之间的作用。 相对湿度解释了登革热的发病率，分别在-1和-2个月内调整为78.0％（在圣路易斯-马萨诸塞州）和82.3％（在Teresina-PI）。

GAM阈值 利用GAM识别生态系统响应中的重要趋势和阈值