GNN图神经网络工具箱的应用和MATLAB仿真

最新推荐文章于 2025-04-16 14:35:18 发布
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本文介绍了如何在MATLAB环境下利用GNN图神经网络工具箱进行图数据处理，包括构建、训练和评估GNN模型。通过实例展示了定义节点和边特征、构建GCN模型以及训练和评估模型的步骤，强调了工具箱在图结构数据分析和预测任务中的应用价值。

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GNN图神经网络工具箱的应用和MATLAB仿真

图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）是一种用于处理图数据的机器学习模型，近年来在图结构数据分析和预测任务中取得了显著的成果。GNN图神经网络工具箱是一个用于在MATLAB环境中开发和应用GNN模型的工具包。本文将介绍GNN图神经网络工具箱的应用和MATLAB仿真，并提供相应的源代码。

GNN图神经网络工具箱提供了一系列用于构建、训练和评估GNN模型的函数和工具。在开始之前，需要先安装GNN图神经网络工具箱，并确保MATLAB版本符合要求。安装完成后，我们可以开始构建和训练一个简单的GNN模型。

首先，我们需要定义图的节点特征和边特征。假设我们的图由N个节点组成，每个节点具有D维的特征向量。我们可以使用MATLAB的矩阵表示来表示节点特征矩阵X，其中X的大小为N×D。此外，我们还需要定义边的连接关系和边的特征。边的连接关系可以使用邻接矩阵A来表示，其中A的大小为N×N，A(i,j)表示节点i和节点j之间是否存在连接。边的特征可以使用矩阵E来表示，其中E的大小为N×N×F，F表示每条边的特征维度。

接下来，我们可以使用GNN图神经网络工具箱中的函数来构建GNN模型。一个常用的GNN模型是Graph Convolutional Network（GCN）。下面是使用GNN图神经网络工具箱构建GCN模型的代码示例：


                

                
                
        

    

  


        

              

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图神经网络（GNN）综述

				
			

			

				

					SimonChen
				

				

					11-14
					
					1801
					
				

			

		

		

			
				
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
一、什么是图神经网络？
在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件，分别是：

计算资源的快速发展（如GPU）
大量训练数据的可用性
深度学习从欧氏

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
GNN（图神经网络）的 MATLAB 仿真

				
			

			

				

					走向CTO的路上...
				

				

					03-30
					
					406
					
				

			

		

		

			
				
图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。GNN 通过聚合节点及其邻居的信息，能够有效捕捉图结构中的复杂关系，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、化学分子分析等领域。GNN 通过消息传递机制聚合节点及其邻居的信息，能够有效处理图结构数据。MATLAB 仿真展示了 GNN 的基本流程和节点分类性能，适用于社交网络分析、推荐系统、化学分子分析和知识图谱等多种应用场景。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
【GNN】图神经网络的简单应用以及MATLAB仿真

				
			

			

				

					FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
				

				

					05-09
					
					3758
					
				

			

		

		

			
				
1.软件版本

MATLAB2019a

2.本算法理论知识

    在图神经网络中，图的各个节点将被认为是目标对象，每一个目标对象通过各自的特征信息来关联其他目标的特征。然后通过顶点包含的信息以及其邻域的信息，如图1所示



   在图1中，定义局部变换函数和局部输出函数，那么顶点v的状态向量和对应的输出可以表示为：



   其中，分别表示为顶点v的属性，关联边的属性，邻接顶点的状态和属性。那么，对于图中所有的全局状态x和全局输出o可以表示为如下公式：

  

...

			
		

	





	

		

			

				
					
【GNN】GNN图神经网络工具箱的应用和matlab仿真

				
			

			

				

					FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
				

				

					06-21
					
					3160
					
				

			

		

		

			
				
图神经网络(Graph Neural Network，GNN)是一种基于信息扩散机制的神经网络模型。在GNN模型中，其包括一组处理单元，每个处理单元的表示图中的一个节点，各个节点之间具有一定的连通性。当这些节点相互交换信息的时候，系统将逐渐收敛并达到平衡状态。GNN图神经网络的输出由每个节点本地计算的单元状态获得。为保证GNN各个节点中平衡点的唯一性，需要对其扩散机制进行约束。GNNs不同于传统的细胞神经网络，其可以用于处理更一般的图类，例如各类循环图、有向图和无向图，GNNs还可以处...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
GNN图神经网络的应用及MATLAB仿真

				
			

			

				

					学习使你进步。
				

				

					05-19
					
					662
					
				

			

		

		

			
				
GNN图神经网络的应用及MATLAB仿真在人工智能领域，GNN图神经网络是一种基于信息扩散机制的神经网络模型。这种模型可以用于建立图结构来描述复杂系统中各个节点之间的关系以及节点间的信息传递。如果要进行GNN图神经网络的应用及MATLAB仿真，首先需要掌握MATLAB工具箱的使用方法。本文将以"PPI数据集"为例子，介绍如何使用GNN工具箱和MATLAB仿真，来训练和预测蛋白质相互作用。

			
		

	





	

		

			

				
					
GNN图神经网络的MATLAB仿真

				
			

			

				

					PixelEnigma的博客
				

				

					09-14
					
					429
					
				

			

		

		

			
				
图神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）是一类用于处理图数据的深度学习模型，近年来在图数据分析、社交网络分析、推荐系统等领域取得了重要的突破。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB进行GNN的仿真实验，并提供相应的源代码。GNN是一种逐层更新节点特征的模型，它通过聚合节点的邻居信息来更新节点的表示。GNN的核心思想是将节点的特征与其邻居节点的特征结合起来，从而获得更丰富的表示能力。通过构建和训练GNN模型，我们可以利用图数据中的节点关系来预测节点的属性。函数创建一个GNN层。

			
		

	





	

		

			

				
					
simulink建模仿真实例1000例--基于Simulink的感应电机图神经网络（GNN）控制仿真建模示例

					
最新发布

				
			

			

				

					xiaoheshang_123的博客
				

				

					04-16
					
					85
					
				

			

		

		

			
				
传统的控制方法（如PID控制或直接转矩控制）可能难以应对复杂的感应电机非线性动态特性。图神经网络（GNN）通过将系统建模为图结构（节点表示状态变量，边表示变量之间的关系），能够捕捉系统的全局依赖关系并进行优化。多变量耦合建模：捕捉感应电机内部变量（如电流、磁链、速度等）之间的复杂关系。自适应控制：根据实时状态调整控制策略以适应不同的运行条件。故障诊断：通过分析系统拓扑结构的变化检测潜在故障。本文将重点介绍如何利用GNN优化感应电机的控制性能。

			
		

	





	

		

			

				
					
MATLAB基础应用精讲-【图像处理】GNN图神经网络(附python代码实现)

				
			

			

				

					qq_36130719的博客
				

				

					12-26
					
					520
					
				

			

		

		

			
				
图神经网络由于其在处理非欧空间数据和复杂特征方面的优势，受到广泛关注并应用于推荐系统、知识图谱、交通道路分析等场景。图结构可描述复杂关系，如基因结构、通信网络、交通路线、社交网络等。图计算挖掘结构信息，但无法学习节点特征。神经网络在欧氏空间数据上表现优越，但无法直接应用于非欧氏空间的图数据。图神经网络结合图计算和神经网络优势，处理非欧氏空间数据及其复杂特征，应用于网络链接预测、推荐系统和交通道路分析等场景。实际应用中，图数据规模庞大，如百亿级节点、千亿级边，存储开销超过10TB。

			
		

	





	

		

			

				
					
m基于GNN图神经网络的目标匹配分析matlab仿真

				
			

			

				

					fpga/matlab/simulink算法仿真工程
				

				

					12-23
					
					1114
					
				

			

		

		

			
				
在这些神经网络模型中，连通性根据预定义的图描述，网络的连接自然属性上是循环周期性的，神经元的状态通过达到一个平衡点来计算。在图.1(b)，一张图片由区域邻接的图表示，其中节点表示强度上具有同性质的区域，弧线表示他们的邻接关系。但在一些应用中，信息组织在一些更为复杂的图结构中，比如树，非循环图或循环图中，数据关系开采 已经成为归纳逻辑设计工作室许多研究的主题，并且近年来这项研究主题已经深化到诸多不同领域，当然这和数理统计和神经网络的相关概念在这些领域的应用密不可分。另一个例子来自网络。在聚焦节点的应用中，

			
		

	





	

		

			

				
					
MATLAB神经网络工具箱

				
			

			

				

					11-08
				

			

		

		

			
				
MATLAB神经网络工具箱

			
		

	





	

		

			

				
					
用卷积滤波器matlab代码-gnn-spectral-expressive-power:发表在ICLR2021上的代码“在光谱角度分析图神经

				
			

			

				

					05-21
				

			

		

		

			
				
用卷积滤波器matlab代码光谱视角下的图神经网络表达能力分析
该存储库由ICLR2021中发布的论文代码组成。
理论和经验频率响应
这是我们关于GNN频率响应的理论发现
研究过的GNN的光谱分析代码位于Spectrum_analysis_codes文件夹中。
这些代码是用Matlab编写的。
您可以针对每种方法分别简要地运行每个脚本，并在Cora图和理论值上查看经验频率响应。
Chebnet的前5个卷积支持的频率响应
>chebnet_spect_analysis
CayleyNet的前7个卷积支持的频率响应，其中zoom参数为1。
>cayleynet_spect_analysis
GIN在-2，-1,0和1的epsilon下的频率响应
>gin_spect_analysis
GCN的频率响应
>gcn_spect_analysis
GAT的频率响应
>gat_spect_analysis
数据集
在这项研究中，我们引入了两个新的数据集和一个常见的数据集。
2D网格图
对于频谱表示能力测试，我们介绍了由95x95分辨率组成的2D网格图和一个4邻域规则网格图。
每个节点都引用图像中的

			
		

	





	

		

			

				
					
bp神经网络工具箱

				
			

			

				

					02-12
				

			

		

		

			
				
更加完美运行神经网络程序1) 非线性映射能力：BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数。这使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题，即BP神经网络具有较强的非线性映射能力。

2) 自学习和自适应能力：BP神经网络在训练时，能够通过学习自动提取输出、输出数据间的“合理规则”，并自适应的将学习内容记忆于网络的权值中。即BP神经网络具有高度自学习和自适应的能力。

3) 泛化能力：所谓泛化能力是指在设计模式分类器时，即要考虑网络在保证对所需分类对象进行正确分类，还要关心网络在经过训练后，能否对未见过的模式或有噪声污染的模式，进行正确的分类。也即BP神经网络具有将学习成果应用于新知识的能力。

			
		

	





	

		

			

				
					
matlab神经网络工具箱

					
热门推荐

				
			

			

				

					muronglengjing的博客
				

				

					09-10
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
matlab神经网络工具箱
matlab拥有着很多实用的工科计算工具，其中就包含了神经网络工具箱。利用matlab，可以很容易地搭建一个实用的神经网络。
启动神经网络工具箱
nnstart

输入后，会出现窗体，点击对应的窗体即可启动相关的训练程序。
其中包含

nftool(Neural network fitting tool，神经网络拟合工具) 常用于线性拟合
nprtool(Neural network pattern recognition tool，神经网络模式识别工具) 常用于分类问题（有标签

			
		

	





	

		

			

				
					
BP神经网络工具箱

				
			

			

				

					FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
				

				

					10-05
					
					8476
					
				

			

		

		

			
				
1．神经网络

神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。在自然界，网络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。

一般的神经网络都是可调节的，或者说可训练的，这样一个特定的输入便可得到要求的输出。如下图所示。这里，网络根据输出和目标的比较而调整，直到网络输出和目标匹配。作为典型，许多输入/目标对应的方法已被用在有监督模式中来训练神经网络。

　　

神经网络已经在各个领域中应用，以实现各种复杂的功能。这些领域包括：模式识别、鉴定、分类、语音、翻

			
		

	





	

		

			

				
					
MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】图神经网络（基础篇）

				
			

			

				

					qq_36130719的博客
				

				

					04-14
					
					200
					
				

			

		

		

			
				
相比较于神经网络最基本的网络结构全连接层（MLP），特征矩阵乘以权重矩阵，图神经网络多了一个邻接矩阵。计算形式很简单，三个矩阵相乘再加上一个非线性变换（图3）。图3因此一个比较常见的图神经网络的应用模式如下图（图4），输入是一个图，经过多层图卷积等各种操作以及激活函数，最终得到各个节点的表示，以便于进行节点分类、链接预测、图与子图的生成等等任务。图4。

			
		

	





	

		

			

				
					
【GNN】基于GNN图神经网络模型的最小连通支配集的构造算法的MATLAB仿真

				
			

			

				

					FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
				

				

					04-09
					
					1122
					
				

			

		

		

			
				
1.软件版本

matlab2021a

2.本算法理论知识

1.将无线传感器网络抽象成一个连通的拓扑图，这个拓扑图中利用神经网络的思想建立一个模型，从而有助于连通支配集的构造。

2.基于神经网络的连通支配集的集中式构造算法，通过确定一种算法来对建立的无线传感器网络的模型进行训练，达到的要求，训练GNN模型，使得最终的测试集可以快速找出输入图中的连通支配集。从而得到一个质量好的连通支配集。

3.将整个无线传感器网络抽象为一个连通的拓扑图，是在这个图中找到一个最小的连通子图，即找到一个MCDS。这里考虑

			
		

	





	

		

			

				
					
MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】图神经网络（补充篇）

				
			

			

				

					qq_36130719的博客
				

				

					03-13
					
					637
					
				

			

		

		

			
				
基于 Random Walk 的 Graph embedding 方法本质上没有直接处理图结构, 而是通过将节点和邻域序列化, 转化为类似于文本的线性结构。图神经网络的优势在于能够直接处理图结构, 同时进行节点和邻域之间的信息传播以及参数更新。两种方法在不同数据上表现各有优劣, 整体看来图神经网络更加端到端, 更加通用。

			
		

	





	

		

			

				
					
MATLAB中的神经网络入门与高级应用

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
最后，matlab这一部分内容将为学习者提供在matlab环境中实现和应用神经网络的实践指导。Matlab是一种广泛用于数值计算、数据分析和算法开发的高级编程语言和交互式环境。Matlab提供了一个强大的工具箱——神经网络...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		
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