文件名称：DFCN:深度融合集群网络
文件大小：27.93MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 17:54:49
self-supervised-learning graph-neural-network deep-clustering Python
纸 论文“深度融合集群网络”的源代码 图W.涂，周S.，刘X.，郭X，蔡Z. 被AAAI2021接受。 安装 克隆此仓库。 git clone https://github.com/WxTu/DFCN.git Windows 10或Linux 18.04 的Python 3.7.5 脾气暴躁的1.18.0 斯克莱恩0.21.3 火炬视觉0.3.0 Matplotlib 3.2.1 准备 我们总共采用了六个数据集，包括三个图形数据集（ACM，DBLP和CITE）和三个非图形数据集（USPS，HHAR和REUT）。 要在这些数据集上训练模型，请从（访问代码：4622）或下载它们。 代码结构与用法 在这里，我们提供了PyTorch中的深度融合集群网络（DFCN）的实现，以及DBLP数据集上的执行示例（由于文件大小的限制）。 该存储库的组织方式如下： load_data.py
【文件预览】：
DFCN-master
----data()
--------dblp_label.txt(8KB)
--------dblp.txt(11.63MB)
----model()
--------model_pretrain()
--------model_final()
----opt.py(2KB)
----AE.py(2KB)
----load_data.py(3KB)
----DFCN.py(2KB)
----LICENSE(11KB)
----IGAE.py(4KB)
----utils.py(4KB)
----README.md(3KB)
----Deep Fusion Clustering Network.pdf(5.3MB)
----graph()
--------hhar5_graph.txt(495KB)
--------dblp_graph.txt(65KB)
--------cite_graph.txt(83KB)
--------acm_graph.txt(236KB)
--------reut5_graph.txt(478KB)
--------usps5_graph.txt(443KB)
----main.py(4KB)
----figure()
--------DFCN_Poster.pdf(1.55MB)
--------1.jpg(468KB)
--------2.jpg(2.42MB)
----train.py(2KB)