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  • 多层网络

    2018-12-24 21:48:00
    这里我们展示了所有节点和所有边存在于所有层中的最简单情况,但是多层网络工具也可以用于节点和边跨层变化的情况。  --------摘自《 Network neuroscience ( 2017 , nn.4502 ) 》   转载于:...

     One particularly useful construct in the context of dynamic and multimodal networks is that of multilayer networks88. Multilayer networks are networks whose nodes may be connected by different types of edges, with each type being encoded in a different layer90. These layers could, for example, represent different time points, subjects, tasks, brain states, ages or imaging modalities. In multilayer networks, nodes in one layer are connected to corresponding nodes in other layers by identity links (a distinct sort of edge), which hard code the non-independence of data obtained from these nodes. Here we show the simplest case in which all nodes and all edges exist in all layers, but multilayer network tools can also be used in cases in which nodes and edges change across layers. We also illustrate the simplest  inter-layer connection pattern, with identity links connecting consecutive © layers; however, alternative connection patterns are possible。

    在动态和多模式网络方面,一个特别有用的结构是多层网络。[参考译文]多层网络是这样的网络,其节点可以由不同类型的边连接起来,每一种边都被编码在不同的层中。例如,这些层可以代表不同的时间点、受试者、任务、大脑状态、年龄或成像方式。在多层网络中,一层的节点通过身份链接(一种独特的边缘)连接到另一层的对应节点,这种身份链接对从这些节点获得的数据的非独立性进行了硬编码。这里我们展示了所有节点和所有边存在于所有层中的最简单情况,但是多层网络工具也可以用于节点和边跨层变化的情况。

                                                          --------摘自《Network neuroscience2017nn.4502

      

    转载于:https://www.cnblogs.com/Ann21/p/10171186.html

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  • 多层网络数据集

    2019-04-26 11:33:26
    做项目百度一些网络的数据,基本结果都是一些...用GOOGLE搜了一些多层网络的数据,先放上来,以后有再补。 多层网络数据集网站: http://multilayer.it.uu.se/datasets.html https://comunelab.fbk.eu/data.php ...

    做项目百度一些网络的数据,基本结果都是一些单层的网络。用GOOGLE搜了一些多层网络的数据,先放上来,以后有再补。

    多层网络数据集网站:

    http://multilayer.it.uu.se/datasets.html

    https://comunelab.fbk.eu/data.php

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  • python来构建多层网络

    千次阅读 2019-10-27 18:52:46
    但是当我们需要构造多层网络的时候,就需要我们自己来进行构造。本文就是把单层网络里面最简单的随机网络构造在多层网络的层内。主要是用来python里面的networkx库,下面给出代码。 # -*- coding: utf-8 -*- """ ...

    在网络科学里面有单层的小世界网络,随机网络和无标度网络,在python和matlab中都提供了非常好的函数来供我们使用。但是当我们需要构造多层网络的时候,就需要我们自己来进行构造。本文就是把单层网络里面最简单的随机网络构造在多层网络的层内。主要是用来python里面的networkx库,下面给出代码。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Fri Jun 14 21:01:29 2019
    
    @author: Administrator
    
    """
    
    
    
    """
    随机网络是由一些节点通过随机连接而组成的一种复杂网络。
    随机网络有两种等价方法
    
    (1).ER模型:给定N个节点,最多可以存在N(N-1)/2条边,
    从这些边中随机选择M条边就可以得到一个随机网络,
    且每一种可能的概率相同
    
    (2).二项式模型:给定N个节点,每一对节点以概率p进行连接,
    这样,所有连线的数目是一个随机变量,其平均值为
    M = pN(N-1)/2
    
    """
    
    
    
    """
    
    层内节点连接的算法思想介绍:
    此算法就是为了模拟随机网络里面的二项式模型
    每一次每个在给定的节点总数nodes之间的任意两个节点都有连接的可能
    即要模拟到随机网络的随机性。在给定的概率为p的情况之下,
    即每两个节点之间连接的概率为p,nodes个节点之间的连边数目是一个随机变量,
    平均值为 M = pN(N-1)/2
    
    """
    
    """
    
    层间邻接矩阵产生的算法思想介绍:由于每一层内的标号都是1.2....n,
    所以当上下两层进行连接的时候,会产生上层的1和下层的1进行连接的这种情况。
    在构造邻接矩阵的时候会出现情况,所以在对邻接矩阵进行存储的时候,
    每一层的下标会进行改变,比如第一层的还是为1,2,3....n
    但是第二层的时候,1号下标会进行改变,改变的规则为每一层的下标会对前面所有层的下标进行累计
    比如:第二层的1号为,(第二层的1号下标) = 1 + (2 - 1)*len(layer_nodes),
    其中2为第2层层数,1为第1层层数。layer_nodes为每一层的节点数目,
    当每一层有4个节点的时候,(第二层的1号下标) = 5 。
    
    """
    
    
    """
    
    整个网络的邻接矩阵构造思想介绍:
    
    还是仿照单层的思想,两个节点之间有边则为1,没有边则为0,
    比如一个多层网络存在三层的话,则第一层和第二层存在边的话,
    则为1,不存在边的话,则为0.但是第一层和第三层之间肯定是
    不存在连边的,所以全部为0.分别为整个网络添加层内和层间的连边,
    即可以完成整个多层邻接矩阵的构造
    
    """
    
    import networkx as nx
    import random
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    
     
        
    #node_number为节点总数,layer_number为层数
    #p为层间的连接概率
    
    def ER_ER_MultilayerNetwork(node_number,layer_number,p,G):
      
       
       #用来存储层间的邻接矩阵
      filename = "test.txt"
      
      #用来存储整个网络的邻接矩阵
      filename1 = "test2.txt"
      
      #用来存储层间的邻接矩阵
      filename2 = "test3.txt"
      
      with open(filename,"w") as files:
          files.truncate()
     
        
      with open(filename1,"w") as file1s:
          file1s.truncate()
          
          
      with open(filename2,"w") as file2s:
          file2s.truncate()
      
      
       #全部输出
      np.set_printoptions(suppress=True, threshold=1e10)
    
      #添加每一层的节点
      nodes = list(range(1,node_number+1))
       
       #添加层数
      layers = list(range(1,layer_number+1))
    
      #用来存储整个多层网络的边
      edges2_list = []
      
      #产生一个空图,来存储整个网络所有的节点。从而产生整个网络的邻接矩阵
      G2 = nx.Graph()
      G2.add_nodes_from(list(range(1,node_number*layer_number + 1)))
      #print(list(range(1,node_number*layer_number + 1)))
      
       #根据算法思想来添加层内的边数
      for layer in layers: 
        
        print("第"+str(layer)+"层层内的邻接矩阵为:")
        print(nx.to_numpy_matrix(G))
        with open(filename2,"a") as file2:
            
           file2.write("第"+str(layer)+"层层内的邻接矩阵为:\n")
           file2.write(str(nx.to_numpy_matrix(G)) + "\n")
           
           
       #根据算法思想来添加层间的边数
      for layer in layers: 
        
         #用来存储每一个图的边
        edges_list = [] 
        
        #产生一个空图,来存储层间的图,从而产生邻接矩阵
        G1 = nx.Graph()
        G1.add_nodes_from(list(range(1,node_number * 2 + 1)))
    
        length = len(nodes)
        
        #nodes个节点之间连边的数目
        m = int(p*length*(length - 1)/2)
    
        values = list(range(1,m+1))  
        
        for value in values:
          
            #这个循环是用来去掉层内的自环和重边
            while(True):   
              
              count = 0
              
              #层内连接的第一个节点
              first = random.randint(1,length)
             # print("first:" + str(first))
                
              #这个循环用来解决自环问题
              while(True):
                
                #层内连接的第二个节点
                last = random.randint(1,length)
               
                if(last != first):
                  # print("last:" + str(last))
                   break 
              
               #这个循环用来去掉重边
              for edges in edges_list:
                    
                if((first == edges[0] and last == edges[1]) or 
                  (first == edges[1] and last == edges[0])):
                     break
                else:
                     count = count + 1
                    # print(count)
              
              if(count == len(edges_list)):
                  break
            
            edge = (first,last)          
            edges_list.append(edge)
            
            if layer < layer_number:
             
              G1.add_edge(first,last + node_number)
              edge2 = (first + node_number * (layer - 1), last + node_number *  layer )
              edges2_list.append(edge2)
              
        G2.add_edges_from(edges2_list)
        
        if(layer < layer_number):
           
           with open(filename,"a") as file1:
               
               str1 = str(layer) + "和" + str(layer + 1) + "层之间的邻接矩阵为:\n" 
               print(str1)
               file1.write(str1)
               print(nx.to_numpy_matrix(G1))
               file1.write(str(nx.to_numpy_matrix(G1)) + "\n")
           
           
      print("整个网络的邻接矩阵如下:")
      print(nx.to_numpy_matrix(G2)) 
      with open(filename1,"a") as file3:
            
           file3.write("整个网络的邻接矩阵如下:\n")
           file3.write(str(nx.to_numpy_matrix(G2)) + "\n")
      
    
    def network():
        
         #随机网络
         #G = nx.erdos_renyi_graph(200,0.8)
        
        
         #小世界网络
         #G = nx.watts_strogatz_graph(200, 4, 0.8)
        
        #BA网络
         G = nx.barabasi_albert_graph(200,8)
        
         ER_ER_MultilayerNetwork(200,3,0.9,G)
        
    network()
    
    

    由于使用的是对邻接矩阵进行拼接的方式,所以整个网络的邻接矩阵并不是完整的,需要把相应部分的邻接矩阵添加进去。这里只是给出了随机网络构造在层内的构造思想。

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  • Pytorch 实现多层网络

    千次阅读 2019-08-13 21:13:53
    Pytorch 实现多层网络 参考学习花书多层感知机的简洁实现 import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys sys.path.append("..") import d2lzh_pytorch as d2l # 1...

    Pytorch 实现多层网络

    参考学习花书多层感知机的简洁实现

    import torch
    from torch import nn
    from torch.nn import init
    import numpy as np
    import sys
    sys.path.append("..") 
    import d2lzh_pytorch as d2l
    # 1 定义模型
    num_inputs, num_outputs, num_hiddens = 784, 10, 256 #输入个数为784(Fashion-MNIST数据集中图像),输出个数为10,隐藏单元个数为256。
        
    net = nn.Sequential(
            d2l.FlattenLayer(),
            nn.Linear(num_inputs, num_hiddens),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(num_hiddens, num_outputs), 
            )
        
    for params in net.parameters():
        init.normal_(params, mean=0, std=0.01)
    
    # 2 读取数据并训练模型
    batch_size = 256
    train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) #使用Fashion-MNIST数据集
    loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    
    optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.5)
    
    num_epochs = 5
    d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, batch_size, None, None, optimizer)
    
    • output:
    epoch 1, loss 0.0020, train acc 0.850, test acc 0.935
    epoch 2, loss 0.0008, train acc 0.942, test acc 0.943
    epoch 3, loss 0.0006, train acc 0.958, test acc 0.961
    epoch 4, loss 0.0004, train acc 0.967, test acc 0.969
    epoch 5, loss 0.0004, train acc 0.974, test acc 0.968
    
    展开全文
  • 神经网络入门之构建多层网络

    千次阅读 2017-06-28 11:29:25
    多层网络的推广 这部分教程将介绍两部分: 多层网络的泛化随机梯度下降的最小批处理分析 在这个教程中,我们把前馈神经网络推到任意数量的隐藏层。其中的概念我们都通过矩阵乘法和非线性变换来进行系统的...
  • PyTorch实现多层网络

    千次阅读 2019-05-19 20:22:59
    用PyTorch实现多层网络(给代码截图参考) 引入模块,读取数据 构建计算图(构建网络模型) 损失函数与优化器 开始训练模型 对训练的模型预测结果进行评估 引入模块 import torch import numpy as np from torch ...
  • 多层网络和反向传播笔记

    万次阅读 2016-04-17 21:25:28
    在我之前的博客中讲到了感知器(感知器),它是用于线性可分模式分类的最简单的神经网络模型,单个感知器只能表示线性的决策面,而反向传播算法所学习的多层网络能够表示种类繁多的非线性曲面。对于多层网络,如果...
  • 用PyTorch实现多层网络

    千次阅读 2019-04-13 17:38:19
    用PyTorch实现多层网络 步骤如下: 引入模块,读取数据 构建计算图(构建网络模型) 损失函数与优化器 开始训练模型 对训练的模型预测结果进行评估 import torch.nn.functional as F import torch.nn.init as init...
  • 神经网络:多层网络与C++实现

    千次阅读 2017-03-19 16:02:03
    神经网络:多层网络与C++实现 相关源码可参考最新的实现:https://github.com/ronnyyoung/EasyML ,中的neural_network模块,后持续更新,包括加入CNN的结构。 一、引言 在前一篇关于神经网络的文章中,给出...
  • 概念理解 感知机 感知机(perceptron)是二分类的线性分类模型,输入为实例的特征向量,输出为实例的类别(取+1和-1...从神经网络模型的角度看,感知机是最简单的分类模型。 多层感知机 多层感知器(Multilayer P...
  • 感知机与多层网络,解决异或问题可视化

    千次阅读 多人点赞 2018-12-25 02:59:13
    感知机与多层网络 声明:在阅读本文时,手里最好配备一本《机器学习》,以做好前期的一些理论知识铺垫。 在阅读书中(《机器学习》,周志华)的第5章时,文中主要以逻辑与、或、非,以及异或运算为例子,指出单层...
  • 《复杂网络与大数据》第二章:复杂网络模型的学习笔记 目录 1动态演化网络 1.1以网络演化的部件划分 1.2以是否考虑权重划分 1.3以演化网络采用的演化机制划分 1.4以演化网络是否动态变化划分 2社区网络 2.1...
  • 先前的研究表明,当网络在“临界状态”运行时,网络功能的某些方面可以得到优化,即,在有序与无序的边界上,节点激发的统计信息对应于一个经典的分支过程。在这篇论文中,我们介绍并研究一个神经网路的数学模型,...
  • 感知机与多层网络

    千次阅读 2015-07-26 18:44:22
    1.神经网络1.1 定义人工神经网络(ANN)又称神经网络(NN),是一种模拟人脑的学习系统的生物模型。神经网络的由大量相互连结的节点构成一个复杂的网络结构,每个节点都有多个输入和一个输出,并且每个输入对应有一...
  • 深度学习重要性质:多层变换 感知机模型从数学上完成了对神经网络的精确建模,感知机可以简单的理解为单层的神经网络。以下神经元结构就是感知机的网络结构。 感知机会先将输入进行加权和,再通过ReLu、...
  • # Create the minibatches batch_size = 25 # Approximately 25 samples per batch nb_of_batches = X_train.shape[0] / batch_size # Number of batches # Create batches (X,Y) from the training set ...
  • 如何用python画多层网络--pymnet

    千次阅读 热门讨论 2017-10-26 11:32:49
    UCIENT这个没有很好的参考文档,如果你要画五层网络,你就把五层网络的邻接矩阵都输到X.txt中。注意文件头部的编写。DL是文件识别头,N是节点,NM是层数,format是你的文件格式,可以是edgelist,也可以是邻接矩阵 ...
  • M-P模型 1943年,McCulloch and Pitts抽象出了“M-P神经元...这样的网络结构称为“多层前馈神经网络”(mutli-layer feedforward neural networks)。 参考 本文属于常规概念总结,参考周志华 《机器学习》
  • 2.构建网络模型 3.损失函数与优化器 4.模型训练 5.对训练的模型预测结果进行评估 6.简单改进 1.数据处理 1.1导入数据 我这里用的网上下载的diabetes.csv数据,首先载入数据,导入包: import torch import ...
  • 多层神经网络,输出层维数错误 ValueError: Error when checking target: expected dense_3 to have 3 dimensions, but got array with shape #将输出层的维度拉平 加在输出层前面 model.add(Flatten()) model.add...

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