class VGG(nn.Module):

时间: 2023-10-23 15:47:03 浏览: 97
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把vgg-face.mat权重迁移到pytorch模型示例

This is a class definition in PyTorch for implementing the VGG network architecture. VGG is a popular deep convolutional neural network architecture for image classification tasks. The code defines a class named "VGG" that inherits from the PyTorch module class. This means that the VGG class can be treated as a PyTorch module and can be used in conjunction with other PyTorch functions and modules. The VGG network is defined by a series of convolutional layers, followed by a series of fully connected layers. The number of convolutional layers and their configurations vary depending on the specific VGG architecture being used. Inside the VGG class, the code defines the various convolutional and fully connected layers. These layers are defined using PyTorch's nn.Conv2d and nn.Linear classes, respectively. When an instance of the VGG class is created, it can be used to process input data through the network by calling the forward() method. This method takes the input data as an argument and passes it through the various layers of the network to produce an output.
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Pytorch中的VGG实现修改最后一层FC

class CustomVGG19(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(CustomVGG19, self).__init__() vgg19 = torchvision.models.vgg19(pretrained=True) self.features = vgg19.features self.classifier...
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Pytorch抽取网络层的Feature Map(Vgg)实例

这边我是需要得到图片在Vgg的5个block里relu后的Feature Map ...class Vgg16(nn.Module): def __init__(self, pretrained=True): super(Vgg16, self).__init__() self.net = models.vgg16(pretrained).features

解释一下class VGG(nn.Module):

class VGG(nn.Module) 是一个Python类，继承自nn.Module类。它是VGG神经网络的一个实现。VGG是一种卷积神经网络，由Oxford大学的Visual Geometry Group开发，被广泛应用于图像分类和识别任务。VGG网络以其深度和简单...

class MyNet(nn.Module): def init(self): super(MyNet, self).init() self.vgg16 = vgg16(pretrained=True) self.resnet18 = resnet18(pretrained=True) self.vgg16.classifier = nn.Identity() self.resnet18.fc = nn.Identity() self.fc = nn.Linear(25600, 2) def forward(self, x): x1 = self.vgg16(x) x2 = self.resnet18(x) x1 = x1.view(x1.size(0), -1) x2 = x2.view(x2.size(0), -1) x = torch.cat((x1, x2), dim=1) x = self.fc(x) return x 将以上代码加入CBAM注意力机制

class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() # 加载预训练的vgg16和resnet18模型 self.vgg16 = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'vgg16', pretrained=True) self....

class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.vgg16 = vgg16(pretrained=True) self.resnet18 = resnet18(pretrained=True) self.vgg16.classifier = nn.Identity() self.resnet18.fc = nn.Identity() self.fc = nn.Linear(25600, 2) def forward(self, x): x1 = self.vgg16(x) x2 = self.resnet18(x) x1 = x1.view(x1.size(0), -1) x2 = x2.view(x2.size(0), -1) x = torch.cat((x1, x2), dim=1) x = self.fc(x) return x 将以上代码加入DANet注意力机制

class DAnet(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, reduction=16): super(DAnet, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, in_...

from collections import OrderedDict import torch import torch.nn.functional as F import torchvision from torch import nn import models.vgg_ as models class BackboneBase_VGG(nn.Module): def __init__(self, backbone: nn.Module, num_channels: int, name: str, return_interm_layers: bool): super().__init__() features = list(backbone.features.children()) if return_interm_layers: if name == 'vgg16_bn': self.body1 = nn.Sequential(*features[:13]) self.body2 = nn.Sequential(*features[13:23]) self.body3 = nn.Sequential(*features[23:33]) self.body4 = nn.Sequential(*features[33:43]) else: self.body1 = nn.Sequential(*features[:9]) self.body2 = nn.Sequential(*features[9:16]) self.body3 = nn.Sequential(*features[16:23]) self.body4 = nn.Sequential(*features[23:30]) else: if name == 'vgg16_bn': self.body = nn.Sequential(*features[:44]) # 16x down-sample elif name == 'vgg16': self.body = nn.Sequential(*features[:30]) # 16x down-sample self.num_channels = num_channels self.return_interm_layers = return_interm_layers def forward(self, tensor_list): out = [] if self.return_interm_layers: xs = tensor_list for _, layer in enumerate([self.body1, self.body2, self.body3, self.body4]): xs = layer(xs) out.append(xs) else: xs = self.body(tensor_list) out.append(xs) return out class Backbone_VGG(BackboneBase_VGG): """ResNet backbone with frozen BatchNorm.""" def __init__(self, name: str, return_interm_layers: bool): if name == 'vgg16_bn': backbone = models.vgg16_bn(pretrained=True) elif name == 'vgg16': backbone = models.vgg16(pretrained=True) num_channels = 256 super().__init__(backbone, num_channels, name, return_interm_layers) def build_backbone(args): backbone = Backbone_VGG(args.backbone, True) return backbone if __name__ == '__main__': Backbone_VGG('vgg16', True)

这段代码是一个基于VGG的神经网络模型的定义，主要用于特征提取。其中包括两个类：BackboneBase_VGG和Backbone_VGG以及一个函数build_backbone。 BackboneBase_VGG类是VGG的基础类，用于构建VGG神经网络...

class BCNN(nn.Module): def __init__(self): nn.Module.__init__(self) self.features = torchvision.models.vgg16(pretrained = True).features self.features = nn.Sequential(*list(self.features.children())[:-1]) self.fc = nn.Linear(512 ** 2, 200) for param in self.feature.parameters(): param.requires_grad = True nn.init.kaiming_normal_(self.fc.weight.data) if self.fc.bias is not None: nn.init.constant_(self.fc.bias.data, val = 0) def forward(self, x): N = x.size()[0] assert x.size() == (N, 3, 448, 448) x = self.features(x) assert x.size() == (N, 512, 28, 28) x = x.view(N, 512, 28 ** 2) x = torch.bmm(x, torch.transpose(x, 1, 2)) / (28 ** 2) assert x.size() ==(N, 512, 512) x = x.view(N, 512 ** 2) x = torch.sqrt(x + 1e-5) x = nn.functional.normalize(x) x = self.fc(x) assert x.size() == (N, 200) return x啥意思

这是一个 PyTorch 模型定义，定义了一个叫做 BCNN 的类，继承自 nn.Module。该模型使用了预训练的 VGG16 网络，去除了最后一层全连接层，将其余层保存在 self.features 中。接着定义了一个全连接层 self.fc，输入为 ...

你好，我用pytorch写了一个vgg16网络结构的代码，但是运行会报错：name 'self' is not defined。能帮我看看哪错了吗，原始代码如下：import torch import torchvision import torch.nn as nn class VGG16(nn.Module): def __init__(in_channels = 3,out_channels = 1000,num_hidden = 50288): super(VGG16, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels,64,3,1,1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64,64,3,1,1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2,2), nn.Conv2d(64,128,3,1,1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(128,128,3,1,1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2,2), nn.Conv2d(128, 256, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, 2), nn.Conv2d(256, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, 2), nn.Conv2d(256, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, 2), ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7,7)) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(num_hidden,4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(), nn.Linear(4096,out_channels) ) def forward(self,x): x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x,1) x = self.classifer(x) return x vgg = VGG16() print(vgg(3,1000,50288))

看起来应该是在类VGG16的__init__函数中定义self的时候出错了，可能是因为super(VGG16, self).__init__()前面多了一个空格，应该是super(VGG16,self).__init__()，应该把空格去掉就可以了。

import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models class FCNTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(FCNTransformer, self).__init__() # Load pre-trained V16 model as FCN backbone vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) features = list(vgg16.features.children()) self.backbone = nn.Sequential(*features) # FCN layers self.fcn_layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(512, 4096, 7), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Conv2d(4096, 4096, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Conv2d(4096, num_classes, 1) ) # Transformer layers self.transformer = nn.Transformer( d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1 ) def forward(self,x): # Backbone feature extraction features = self.backbone(x) # FCN layers fcn_out = self.fcn_layers(features) # Reshaping output for transformer input b, c, h, w = fcn_out.size() fcn_out = fcn_out.squeeze().view(c, b, -1).permute(2, 0, 1) # Reshaping for transformer input # Transformer encoding transformer_out = self.transformer.encode(fcn_out) # Reshaping output for segmentation prediction transformer_out = transformer_out.permute(1, 2, 0).view(b, c, h, w) return transformer_out if __name__ == '__main__': a = torch.randn(1, 3, 512, 512) model = FCNTransformer(num_classes=2) print(model(a).shape) 改进这段代码

class FCNTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(FCNTransformer, self).__init__() # Load pre-trained V16 model as FCN backbone vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) ...

import torch from torch import nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter class MyModule(nn.Module): def __init__(self): super(MyModule, self).__init__() self.model1 = nn.Sequential( nn.Flatten(), nn.Linear(3072, 100), nn.ReLU(), nn.Linear(100, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.model1(x) return x import torch import torchvision from PIL.Image import Image from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch import nn, optim from torch.utils.data import dataloader from torchvision.transforms import transforms from module import MyModule train = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=True, download=True, transform= transforms.ToTensor()) vgg_model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) vgg_model.classifier.add_module('add_linear', nn.Linear(1000,2)) #ToImage = transforms.ToPILImage() #Image.show(ToImage(train[0][0])) train_data = dataloader.DataLoader(train, batch_size = 128, shuffle=True) model = MyModule() #criterion = nn.BCELoss() epochs = 5 learningRate = 1e-3 optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = learningRate) loss = nn.CrossEntropyLoss() Writer = SummaryWriter(log_dir="Training") step = 0 for epoch in range(epochs): total_loss = 0 for data,labels in train_data: y = vgg_model(data) los = loss(y,labels) optimizer.zero_grad() los.backward() optimizer.step() Writer.add_scalar("Training",los,step) step = step + 1 if step%100 == 0: print("Training for {0} times".format(step)) total_loss += los print("total_loss is {0}".format(los)) Writer.close() torch.save(vgg_model,"model_vgg.pth")修改变成VGG16-两分类模型

vgg_model.classifier.add_module('add_linear', nn.Linear(1000,2)) 这段代码会下载预训练好的VGG16模型，并在其分类器中添加一个新的线性层，输出为2个类别。 其次，我们需要修改损失函数。因为我们现在是...

描述这段代码 class VGGTest(nn.Module): def __init__(self, pretrained=True, numClasses=10): super(VGGTest, self).__init__() # conv1 1/2 self.conv1_1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.relu1_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv1_2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1) self.relu1_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # conv2 1/4 self.conv2_1 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self.relu2_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2_2 = nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1) self.relu2_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # conv3 1/8 self.conv3_1 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1) self.relu3_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv3_2 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.relu3_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv3_3 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.relu3_3 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # conv4 1/16 self.conv4_1 = nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu4_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv4_2 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu4_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv4_3 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu4_3 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # conv5 1/32 self.conv5_1 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu5_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv5_2 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu5_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv5_3 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu5_3 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool5 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

这段代码定义了一个名为VGGTest的神经网络模型，该模型使用了VGG网络的结构。它包含了5个卷积层和5个最大池化层，每个卷积层后面都跟着一个ReLU激活函数。其中第一个卷积层输入通道数为3，输出通道数为64，卷积核...

def vgg(pretrained = False): layers = [] in_channels = 3 for v in base: if v == 'M': layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)] elif v == 'C': layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, ceil_mode=True)] else: conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1) layers += [conv2d, nn.ReLU(inplace=True)] in_channels = v # 19, 19, 512 -> 19, 19, 512 pool5 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 19, 19, 512 -> 19, 19, 1024 conv6 = nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, padding=6, dilation=6) # 19, 19, 1024 -> 19, 19, 1024 conv7 = nn.Conv2d(1024, 1024, kernel_size=1) layers += [pool5, conv6, nn.ReLU(inplace=True), conv7, nn.ReLU(inplace=True)] model = nn.ModuleList(layers) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url("https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth", model_dir="./model_data") state_dict = {k.replace('features.', '') : v for k, v in state_dict.items()} model.load_state_dict(state_dict, strict = False) return model 给出将conv1、conv2、conv3、conv4、conv5进行融合的代码，并且将融合后的代码统一为conv1的尺寸

class VGG(nn.Module): def __init__(self, pretrained=False): super(VGG, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, ...

用pytorch实现vgg16，不使用nn.Sequential

class VGGBase(nn.Module): def __init__(self, features): super(VGGBase, self).__init__() self.features = features def forward(self, x): for layer in self.features: x = layer(x) return x # 将预...
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self.Feature = nn.Sequential(*list(resnet.children())[:8]) Convention(1024, 512, 3, 1, 1),Convention(512, 256, 3, 1, 1),)如何在其中加入vgg16

class ResNetVGG16(nn.Module): def __init__(self): super(ResNetVGG16, self).__init__() resnet = models.resnet18(pretrained=True) vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) # Add VGG16 convolutional ...

尝试将 SCRIPT vgg16 作为函数执行:

class VGG(nn.Module): def __init__(self, features, num_classes=1000, init_weights=True): super(VGG, self).__init__() self.features = features self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7)) self....

上面的程序出现错误AssertionError: Completeness test failed! Raw output = 9.96413803100586 Full-gradient sum = 9.963522911071777 This is due to incorrect computation of bias-gradients. Please check models/vgg.py for more information.的解决方法

2. 在文件中找到模型定义的地方，通常是一个名为class VGG(nn.Module)的类。 3. 在这个类中找到与偏置有关的参数和计算梯度的代码。 4. 检查偏置参数的定义是否正确，并确保在计算梯度时没有出现错误。 5. 如果你...

pytorch实现vgg

class VGG(nn.Module): def __init__(self, features, num_classes=1000, init_weights=True): super(VGG, self).__init__() self.features = features self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7)) self....

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【R语言并行计算秘籍】：倍增数据处理速度的高效策略

![【R语言并行计算秘籍】：倍增数据处理速度的高效策略](https://opengraph.githubassets.com/2a72c21f796efccdd882e9c977421860d7da6f80f6729877039d261568c8db1b/RcppCore/RcppParallel) # 1. R语言并行计算概述 R语言作为一种统计编程语言，在数据科学领域广受欢迎。随着数据集的日益庞大，传统的单线程计算方法已经难以满足复杂数据分析的需求。并行计算技术的引入，使得R语言在处理大数据和复杂算法时，能够显著提升计算效率和处理能力。 并行计算在R语言中的应用是通过分散任务至多个处
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如何用C语言编程精确计算级数1 - 1/11 + 1/21 - 1/3! + ...（直到最后一项的绝对值小于1E-4）并求得e的近似值？

在C语言中，你可以使用循环结构、条件判断以及数学库函数`fabs`来实现这个级数的计算。这里是一个基本的步骤： 1. 定义一个变量 `result` 来保存e的近似值，初始化为1（因为e的初始近似值就是1）。 2. 使用一个无限循环（实际上可以设置一个大到足以满足精度要求的循环次数上限），每次迭代中： a. 检查当前项的绝对值是否小于给定的小数阈值1E-4。 b. 如果是，则跳出循环，因为我们已经达到了所需的精度。 c. 计算当前项，如果是正分数，就加到结果上；如果是负分数，从结果中减去它。比如对于阶乘项，可以使用递归或者预计算的数组来计算。 3. 循环结束后，`resul
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Minecraft服务器管理新插件ServerForms发布

资源摘要信息:"ServerForms是一个专门为Minecraft服务器设计的管理插件，它是建立在Spigot平台之上的，能够帮助服务器管理员高效地收集玩家输入。ServerForms提供了完全可定制的表单系统，可以根据不同管理员的需求进行调整和优化。 1. 插件特性：ServerForms的主要功能包括但不限于收集用户输入，管理员可以根据需要定制表单的内容、格式和行为。这为服务器的运营提供了灵活性和可扩展性，允许插件适应不同的应用场景。 2. 插件开发状态：根据描述，ServerForms目前处于开发阶段，仍然在不断完善和增加新功能。当前版本可能已经具备了一定的功能，但作者明确表示正在工作中的内容将会带来更多的改进和增强。 3. 未来更新计划：作者提到了未来的几个增强方向。例如，'Better permissions handling'意味着将会对权限控制进行优化，以支持更精细的权限分配，确保服务器的安全性和稳定性。'New commands'说明会有新的命令添加，以便管理员能够更方便地管理和操作服务器。'Fix /readapp to show new applications from last login'表明将修复读取新申请的功能，确保管理员能够及时查看用户自上次登录后的申请信息。'Allow for creation of new forms from console or in game'则是一个非常实用的改进，它可以让管理员通过控制台或游戏内界面创建新的表单，无需进入服务器后台进行操作。最后，插件作者还开放了建议通道，鼓励用户提出自己的意见和建议，以便进一步改进插件。 4. 技术栈与开发语言：从标签"Java"来看，ServerForms是用Java编程语言开发的。Java是广泛用于服务器端开发的语言之一，特别是在Spigot平台上的Minecraft插件开发中。Java的跨平台性、面向对象的特性和成熟的生态系统使其成为构建此类工具的理想选择。 5. 文件信息：提供的压缩包子文件名称为"ServerForms-master"，这暗示了源代码可能托管在GitHub或类似的代码托管平台上，而"master"通常指的是主分支，表明这是一个主开发线的快照。 总结来说，ServerForms是一个面向Minecraft服务器的插件，用于定制和管理用户输入表单。它提供了许多可定制的选项，并且正在积极开发中。该插件基于Java开发，采用了Spigot平台，并且作者正在考虑用户反馈以优化未来的版本。"
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩