图卷积神经网络采用谱方法如何实现卷卷积操作
时间: 2023-07-08 10:28:34 浏览: 53
在图卷积神经网络中,谱方法用于实现图卷积操作。具体来说,谱方法将图信号(即节点特征)转换到傅里叶域,然后在该域中执行卷积操作。这个过程可以通过以下几个步骤来实现:
1. 将图信号表示成傅里叶基函数的线性组合形式,即将每个节点的特征向量表示为傅里叶基函数的线性组合。
2. 计算图的拉普拉斯矩阵的特征分解,将其转换成对角矩阵和特征向量矩阵的形式。
3. 将傅里叶基函数与特征向量矩阵相乘,得到傅里叶基函数在特征向量空间中的表示。
4. 在傅里叶域中执行卷积操作,即将傅里叶基函数的表示与滤波器的傅里叶变换相乘。
5. 将结果转换回节点空间,即将傅里叶变换的结果与特征向量矩阵相乘,得到卷积结果。
这样,就可以通过谱方法实现图卷积操作。需要注意的是,在实际应用中,为了减少计算量,通常会采用基于K近邻的局部谱方法,只计算每个节点周围的邻居节点的傅里叶变换。
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linux查看物理卷,逻辑卷卷组
要查看物理卷、逻辑卷和卷组的信息,你可以使用以下命令:
1. 查看物理卷 (Physical Volumes):使用命令 `pvdisplay` 可以列出系统中存在的物理卷及其相关信息,例如:
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pvdisplay
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2. 查看卷组 (Volume Groups):使用命令 `vgdisplay` 可以列出系统中存在的卷组及其相关信息,例如:
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vgdisplay
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3. 查看逻辑卷 (Logical Volumes):使用命令 `lvdisplay` 可以列出系统中存在的逻辑卷及其相关信息,例如:
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这些命令可以帮助你获取关于物理卷、逻辑卷和卷组的详细信息,包括名称、大小、路径等。如果你只想查看部分信息,可以使用相关选项来过滤输出结果。
比灰色关联分析更先进的方法
灰色关联分析是一种比较基础的数据分析方法,它是通过建立各指标之间的关联度来进行综合评价的。对于现代数据分析来说,有很多比灰色关联分析更先进的方法,下面列举几种:
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