简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十点五)之DNN介绍及公式推导中,详细的介绍了DNN,并对其进行了公式推导.本来这篇博客是准备直接介绍CNN的,但是想了一下,觉得还是使用keras构建一个DNN网络,然后进行一定的分类操作,这样能够更加的直观一点. 在这篇博客中将介绍: keras的基本使用 使用keras构建DNN对MNIST数据集进行预测 使用前准备 这次我们将使用keras库去构建神经网络,然后默认使用tensorflow作为后端,我是用的python库版本如下: keras:v…

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十一点五)之CNN网络介绍中,介绍了CNN的工作原理和工作流程,在这一篇博客,将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对CIFAR-10数据集进行训练. 如果对keras不是很熟悉的话,可以去看一看官方文档.或者看一看我前面的博客:数据挖掘入门系列教程(十一)之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST,在数据挖掘入门系列教程(十一)这篇博客中使用了keras构建一个DNN网络,并对keras的做了一个入门使用介绍. CIFA…

论文标题:DEEP GRAPH INFOMAX 论文方向:  论文来源:ICML 2017 论文链接:https://arxiv.org/abs/1704.01212 论文代码: 1 介绍 本文的目标是证明:「能够应用于化学预测任务的模型可以直接从分子图中学习到分子的特征,并且不受到图同构的影响.」 本文提出的 MPNN 是一种用于图上监督学习的框架.为此,作者将应用于图上的监督学习框架称之为消息传递神经网络(MPNN),这种框架是从目前比较流行的支持图数据的神经网络模型中抽象出来的一些共性,抽…

论文信息 论文标题:Graph-MLP: Node Classification without Message Passing in Graph论文作者:Yang Hu, Haoxuan You, Zhecan Wang, Zhicheng Wang,Erjin Zhou, Yue Gao论文来源:2021, ArXiv论文地址:download 论文代码:download 1 介绍 本文工作: 不使用基于消息传递模块的GNNs,取而代之的是使用Graph-MLP:一个仅在计算损失时考虑结构信…

目录 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 2.生物网络的模块发现方法 3.模块发现方法实现和图形展示 4.附录:igraph中常用函数 参考链接 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 我们使用与人类HIV相关的蛋白质互作数据hunam-HIV PPI.csv来构建这个蛋白质互作网络. 在R中,我们可以从存储在R环境外部的文件读取数据.还可以将数据写入由操作系统存储和访问的文件. R可以读取和写入各种文件格式,如:csv,excel,xml等. 想要读取c…

论文信息 论文标题:How Powerful are K-hop Message Passing Graph Neural Networks论文作者:Jiarui Feng, Yixin Chen, Fuhai Li, Anindya Sarkar, Muhan Zhang论文来源:2022,arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 本文工作: 1)正式区分了 K-hop 邻居的两个不同的内核,它们在以前的工作中经常被滥用.一种是基于图扩散(…

背景 消息传递模型(Message Passing Model)基于拉普拉斯平滑假设(领居是相似的),试图聚合图中的邻居的信息来获取足够的依据,以实现更鲁棒的半监督节点分类. 图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)和标签传播算法(Label Propagation, LPA)均为消息传递算法,其中GNN主要基于传播特征来提升预测效果,而LPA基于迭代式的标签传播来作预测. 一些工作要么用LPA对GNN预测结果做后处理,要么用LPA对GNN进行正则化.但是,它们仍不能直…

Ubuntu 通过 Netplan 配置网络教程 Ubuntu through Netplan configuration network tutorial 一.Netplan 配置流程 1. Netplan configuration process 1.Netplan默认配置文件在/etc/netplan目录下.您可以使用以下命令找到: 1. The default configuration file of Netplan is in the /etc/netplan directory.…

Message Passing Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others) Total Submission(s): 1187    Accepted Submission(s): 423 Problem Description There are n people numbered from 1 to n. Each people have a unique mes…

第3章       初学RL-TCPnet的准备工作及其快速上手 俗话说万事开头难,学习一门新的知识,难的往往不是知识本身,而是如何快速上手,需要什么资料和开发环境.一旦上手后,深入的学习就相对容易些了. 本章节就起到这样的作用,主要说明初学RL-TCPnet需要做的准备工作. 3.1  初学者重要提示 3.2  开发环境说明 3.3  配套例子重要说明 3.4  RL-TCPnet参考资料 3.5  RL-TCPnet调试方法 3.6  总结 3.1   初学者重要提示 1.学习本网络教程,大…