SDNE怎么用precession@k
时间: 2023-02-06 16:08:43 浏览: 68
SDNE (Structural Deep Network Embedding) 是一种用于降低网络嵌入维度的方法,用于将网络中的节点表示为低维向量。
它的工作流程大致如下:
1. 预处理网络数据,将其转换为邻接矩阵。
2. 使用邻接矩阵来训练自编码器,以学习网络中节点之间的相互关系。
3. 使用自编码器的隐藏层来获得节点的嵌入向量。
4. 对嵌入向量进行降维,以获得低维向量表示。
这里的 "precession" 应该是指 "processing",即处理步骤。希望这能帮到你!
相关问题
目标检测中Precession的定义
在目标检测中,Precision(精确率)是指模型预测为正例中真正为正例的样本数量占预测为正例的样本总数的比例。其计算公式为:
Precision = TP / (TP + FP)
其中,TP表示真正例(模型正确地预测为正例的样本数),FP表示假正例(模型错误地将负例预测为正例的样本数)。Precision越高,表示模型预测为正例的样本中真正为正例的比例越高,模型的准确性也就越高。
bssfp序列是什么序列
bSSFP序列是一种MRI成像序列,全称为balanced steady-state free precession sequence。它是一种快速成像序列,可以产生高对比度和高空间分辨率的图像。
bSSFP序列是一种自旋回波序列,它利用自旋演化的物理过程来产生对比度。在bSSFP序列中,梯度场的翻转角度和重复时间被精心设计,以使得自旋回波在重复时间内保持平衡态,从而产生最大的信号强度。bSSFP序列的优点是成像速度快,对比度高,可以用于高分辨率的成像。
bSSFP序列可以应用于各种MRI成像模式,例如T1加权、T2加权和弥散加权成像等。在神经科学领域,bSSFP序列常用于成像脑部结构,如海马、杏仁核、小脑等。在心血管领域,bSSFP序列常用于成像心脏和血管。
需要注意的是,由于bSSFP序列对磁场均匀性和B0偏差比较敏感,因此在成像前需要进行磁场校正和B0偏差校正,以提高图像质量和准确度。
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