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96SEO 2026-02-23 14:06 10
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介绍了相关的数据处理、模型构建、训练及测试等环节#xff0c;通过对分子数据集的操作实践#xff0c;展示了完整的节点分类流程#…
本文主要探讨了如何利用图卷积网络GCN对图中的节点进行分类。
介绍了相关的数据处理、模型构建、训练及测试等环节通过对分子数据集的操作实践展示了完整的节点分类流程并对模型的效果进行了多方面评估旨在为相关领域的研究与应用提供参考点击文末“阅读原文”获取完整代码数据。
图卷积网络GCN是卷积神经网络的一种变体在处理图结构数据的节点分类任务中有着重要应用。
例如在化学领域给定分子结构以图表示化学键可以利用GCN预测分子中原子的类型如碳、氧等。
本文以数据集为例详细阐述基于GCN的节点分类实现过程。
首先从指定网址下载数据集该数据集包含碳、氢、氮、氧和硫这五种不同的原子。
通过以下代码实现下载与初步处理
~exist(data_file,file):mkdir(output_folder)
加载下载好的MAT文件中的数据其包含多个不同的数组本文主要使用代表库仑矩阵的X数组和代表每个原子原子序数的Z数组代码如下
为了将训练数据中的库仑矩阵转换为邻接矩阵。
之后对部分数据进行可视化展示查看分子的相关情况像提取未填充的邻接矩阵、将原子序数转换为符号并绘图等代码如下
nexttileplot(G,NodeLabelsymbols,Layoutforce)
R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据MNIST
histogram(categorical(atomicSymbol(atom_data)))
对数据进行划分分为训练集、验证集和测试集分别包含80%、10%和10%的数据。
定义的深度学习模型输入为邻接矩阵A和特征矩阵X输出分类预测结果。
模型是一系列形如
Zl1σl(D^−1/2A^D^−1/2ZlWl)Zl的操作组合其中涉及激活函数、权重矩阵等不同元素。
创建结构来存放模型参数并利用函数本文附属文件初始化各乘法操作的可学习权重
创建函数其输入模型参数、特征数据和邻接矩阵返回预测结果输入模型参数、特征数据、邻接矩阵以及独热编码目标返回损失、损失相对于参数的梯度和网络预测另外还有函数它们各自在模型的训练、预测等环节发挥重要作用。
设定训练轮数为1500轮学习率为0.01每300轮验证一次网络。
初始化Adam相关参数将训练和验证特征数据转换为特定对象格式若有可用GPU则将数据转换到GPU上进行训练同时将训练和验证标签转换为独热编码向量并初始化训练进度监测对象。
然后利用自定义训练循环训练模型在每一轮中进行模型损失和梯度评估、更新网络参数、更新训练绘图以及按要求验证网络等操作
使用测试数据对模型进行测试先按照训练和验证数据的处理步骤预处理测试数据将测试特征数据转换为相应对象格式利用模型进行预测并将概率转换为分类标签最后计算准确率还通过混淆矩阵等方式可视化模型的预测情况评估模型基于类别精度和召回率等指标的表现。
confusionchart(labels\_test,Y\_test,
利用函数对未标记数据进行预测选择测试数据的前几个观测值简单示例可视化预测结果将预测结果作为节点标签绘制分子的图表示
adjacency\_data\_test\[:,:,1:num\_observations\_new\]
本文通过对数据集完整的处理、基于图卷积网络的模型构建、训练及测试等流程展示呈现了图中节点分类任务的实现过程及相关方法应用。
结果表明模型在该任务中有一定的准确率等表现后续可进一步探索优化模型结构、改进数据处理方式等方面以提升模型在节点分类任务中的性能更好地应用于如化学分子结构分析等诸多领域。
https://doi.org/10.1021/ja902302h.[3]
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.108.058301.
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本文选自《MATLAB图卷积网络GCN处理分子数据集节点分类研究》。
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