【文件属性】：
文件名称：matlab精度检验代码-GCN:GCN
文件大小：165.41MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-22 03:36:38
系统开源
matlab精度检验代码图卷积网络（GCN）
与以前的最佳模型相比，我们实施了GCN来预测自闭症谱系障碍（ASD），并且准确性提高了约10％。
GCNC²P模型
图卷积和图池化的影响
对邻接矩阵A和特征矩阵H的影响
图上效果的图示
依存关系
张量流
大熊猫
脾气暴躁的
斯克莱恩
tqdm
工作流程
1.准备
将ABIDE_fc.mat转换为csv文件，以便Python可以轻松读取数据。
创建一个名为“
FC_norm”的目录。
然后，在MatLab中运行
converter.m
2.预处理和创建数据集
使用data.py生成一个pickle文件，其中包含训练，验证和测试数据集。
这是为了确保数据集的分割在train.py的多次运行中是相同的，因为数据在分割之前已经洗牌了。
（数据路径在config.py中指定：
DATA_dir，left_table_file，matrices_dir，pickle_path，upsampled_pickle_path）
$
python
data.py
或根据指定拆分的json文件生成数据集（默认为“
split_ids.json”
$
python