定义图上的各向异性、动态、频谱和多尺度滤波器
2019年10月29日 - 凤凰科技
另外,对于比较大的图,在RAM中保持拉普拉斯图的密集格式是不可行的。其中一种解决方案是使用稀疏矩阵并使用Python中的scipy.sparse.linalg.eigs查找特征向量。此外,你可以在具有大量RAM和CPU内核的专用服务器上预处理所有的训练图。在很多的应用程序中,你的测试图都可以预先进行预处理,但是如果不断有大量新的大型图涌入...
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另外,对于比较大的图,在RAM中保持拉普拉斯图的密集格式是不可行的。其中一种解决方案是使用稀疏矩阵并使用Python中的scipy.sparse.linalg.eigs查找特征向量。此外,你可以在具有大量RAM和CPU内核的专用服务器上预处理所有的训练图。在很多的应用程序中,你的测试图都可以预先进行预处理,但是如果不断有大量新的大型图涌入...