PyTorch搭建图卷积神经网络（GCN）完成对论文分类及预测实战（附源码和数据集）
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、数据集简介我们将使用Cora数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为7个类别，类别分别是1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示，所以，每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词，且该元素只有0或1两....
网络购物商场系统的设计与实现(论文+源码)_kaic
网络购物商场系统 摘 要近年来，随着网络购物的兴起和普及，针对该市场需求开发一款在线购物系统是大势所趋。和实体店对比，在线购物系统商品种类齐全，价格优惠、还能够送货上门等优势。在此类系统中，用户能够在网上购物，可以随意挑选挑选物美价廉的商品不仅方便而且快捷，并保证线上线下共同受益，促进了经济市场的蓬勃发展。首先，对系统可靠性、易用性以及安全性进行了分析，接着对5个功能模....
新型卷积 | 涨点神器！利用Involution可构建新一代神经网络！(文末获取论文与源码)（二）
5 Rednet网络搭建作者在ResNet的主干和主干的所有瓶颈位置上使用Involution替换掉了卷积，但保留了所有的卷积用于通道映射和融合。这些精心重新设计的实体联合起来，形成了一种新的高效Backbone网络，称为RedNet。pytorch实现如下：from torch.autograd import Function import torch from torch.nn.module....
新型卷积 | 涨点神器！利用Involution可构建新一代神经网络！(文末获取论文与源码)（一）
1 简介卷积一直是构建现代神经网络架构的核心组件，同时由于卷积的应用也引发了视觉深度学习的浪潮。而作者在这项工作中重新思考了视觉任务中标准卷积的内在原理，特别是与空间无关和特定于通道的方法。取而代之的是，本文通过反转前述的卷积设计原理（称为卷积）提出了一种用于深度神经网络的新颖原子操作。此外，本文还揭开了最近流行的Self-Attention运算的神秘面纱，并将其作为复杂化的实例插入到本文所提的....
Backbone | 谷歌提出LambdaNetworks：无需注意力让网络更快更强(文末获取论文源码)（二）
4. Lambda Layer4.1 Context转换为线性函数Lambda Layer将输入和Context C作为输入，并生成线性函数lambdas，然后应用于Query产生输出。不失一般性假设。和self-attention一样可能存在。下图给出了lambda层的计算过程：这里大致描述应用到single query的lambda layer：1、生成与Context相关的Lambda函数....
Backbone | 谷歌提出LambdaNetworks：无需注意力让网络更快更强(文末获取论文源码)（一）
1 简介本文提出新的层：Lambda Layers，一种自注意力的替代方法，主要用于捕获输入和Content结构化的信息（例如一个像素被其他像素包围）之间的远程交互。Lambda Layer通过将Content转换成称为Lambda的线性函数，并将这些线性函数分别应用于每个输入以捕获此类交互。与线性注意类似，Lambda层绕过了复杂的注意力图，但是相反，它们对内容和基于位置的交互都进行了建模，这....
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