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链表理论部分 什么是链表,链表是一种通过指针串联在一起的线性结构，每一个节点由两部分组成，一个是数据域一个是指针域（存放指向下一个节点的指针）、最后一个节点的指针域指向null（空指针的意思）。 链表的入口节点称为链表的头结点也就是head。 如图所示： 链表的类型 接下来说一下链表的几种类型: 单 阅读全文
posted @ 2023-10-23 22:23
鲍宪立
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前K个高频元素 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。347.力扣题目链接 示例 1: 输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 输出: [1,2] 示例 2: 输入: nums = [1], k = 阅读全文
posted @ 2023-10-18 11:02
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滑动窗口最大值 给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回 滑动窗口中的最大值。 示例 1： 输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出：[3 阅读全文
posted @ 2023-10-17 09:51
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逆波兰表达式求值 给你一个字符串数组 tokens ，表示一个根据 逆波兰表示法 表示的算术表达式。 请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。 对应于leetcode 150 注意： 有效的算符为 '+'、'-'、'*' 和 '/' 。 每个操作数（运算对象）都可以是一个整数或者另一个表达式。 阅读全文
posted @ 2023-10-16 09:33
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点分类任务 Cora dataset(数据集描述：Yang et al. (2016)) 论文引用数据集，每一个点有1433维向量 最终要对每个点进行7分类任务(每个类别只有20个点有标注) # 点分类任务 import torch.nn from torch import nn from torc 阅读全文
posted @ 2023-10-13 21:37
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基于图神经网络的电商购买预测 如何制作自己的图数据 创建一个图，信息如下： from torch_geometric.data import Data x = torch.tensor([[2,1], [5,6], [3,7], [12,0]], dtype=torch.float) y = tor 阅读全文
posted @ 2023-10-13 21:37
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基础知识 为什么需要激活函数 什么是激活函数？首先了解一下神经网络的基本模型。 如上图所示，神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入 阅读全文
posted @ 2023-10-13 21:37
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图分类任务 前期准备 这回咱们拿到的不是一个图，而是一堆图(188个) 对这些图整体进行分类任务，数据集概述如下： import torch # 导入TUDataset，这是一个用于加载图数据集的类。 from torch_geometric.datasets import TUDataset #分 阅读全文
posted @ 2023-10-13 21:36
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图相关基础知识 23-10-13 周五 图数据数据类型的常见的类别 同构图：同构图是指图中的节点类型和关系类型都仅有一种。同构图是实际图数据的一种最简化的情况，如由超链接关系所构成的万维网，这类图数据的信息全部包含在邻接矩阵里。 异构图：与同构图相反，异构图是指图中的节点类型或关系类型多于一种。在现 阅读全文
posted @ 2023-10-13 21:36
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图神经网络综述：模型与应用 引言 图是一种数据结构，它对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模。近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN 最近已成为一种广泛应用的图分析方法 阅读全文
posted @ 2023-10-13 21:36
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