在Theano上进行的DeepWalk由Brian Perozzi开发,支持在多个GPU上进行分布式训练。现在采用Keras构建模型的灵活版本。随着Keras现在支持TensorFlow作为后端,这使得训练图形嵌入变得更加简便。
KerasDeepWalk图像矩阵Matlab代码基于随机游走构建大型图形的单词嵌入
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基于随机游走的3D形状匹配Matlab代码实现
这段Matlab代码实现了基于随机游走的3D形状匹配算法。该算法通过模拟粒子在三维模型表面随机游走的过程,计算模型上每个点到其他点的距离或相似性,从而实现形状匹配。
代码功能:
加载三维模型数据
定义随机游走参数(例如,步长、游走次数)
执行随机游走模拟
计算模型上点之间的距离或相似性矩阵
可视化匹配结果
使用方法:
将三维模型数据文件(例如,.obj, .ply)放置在代码所在目录下。
修改代码中加载数据的路径和文件名。
设置随机游走参数。
运行代码。
注意:
代码需要安装Matlab环境才能运行。
可以根据需要修改代码,例如,使用不同的距离度量方法或可视化方式。
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Python 实现依赖:
Python 3+ (在 Python 3.6 上测试)
Miniconda / Python
scikit-image (图像 I/O 和基本操作)
NumPy (数组操作、索引和代码矢量化)
Matplotlib (可视化)
关于该项目的创建和背后基本原理的评论,请参阅我在 LinkedIn 上发布的一系列文章。
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与其他方法不同,dFCwalk不需要提取离散连接状态。工具箱提供MATLAB函数来量化dFC随机游走的特征:
dFC速度分析: 提取随时间变化的FC重新配置速率分布,用于速度或缩放分析。
元连接(MC)分析: 识别功能链接组,其波动随时间变化,并定义了真正的dFC模块,这些模块沿着特定的dFC元集线器控制器组织(区别于传统的FC模块和集线器)。对每个dFC模块进行dFC速度分析。
dFCwalk主要应用于fMRI静息状态数据,但也可扩展到其他类型的神经活动时间序列,例如局部场电位、EEG、MEG和fNIRS。
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