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我有一个时间多层网络，我想通过使用模块化最大化来找到社区。

我想知道 Python 中是否有等效版本的 Matlab GenLouvain 来最大化社区检测的模块化？

初步搜索得到了这个库，但是对应的 GitHub 存储库已经不见了。

https://pypi.org/project/louvain/

还有其他几种算法，例如 Leiden 算法 ( https://www.nature.com/articles/s41598-019-41695-z ) 用于通过 python 实现最大化模块化 ( https://github.com/vtraag/leidenalg )但我目前正在尝试探索我的选择，并在我拥有的超模块化矩阵上运行不同的求解器。所以，我想从旧的 GenLouvain 开始，然后将不同的求解器与 python 实现进行比较。

有没有人有什么建议？

我正在做一个项目并使用 N 层架构（Web 层、服务层、数据访问层）。

我面临一个关于在数据访问层中使用会话存储的问题。

我将数据存储在 Web 层（控制器）中，并且我想在数据访问层中使用会话存储的数据。这可能吗？如果是，请告诉我...

提前致谢。

请你帮助我好吗？

我从事生态交互工作，其中一些被建模为多层网络（准确地说是多路网络）。

将这种数据输入到 R 的包igraph中的最佳方法是使用边缘和节点列表。不幸的是，我的合作者从来没有像这样组织他们的数据，而是将他们的数据组织成关联矩阵（二分网络）。

我总是要求他们至少将这些矩阵以相同的维度和相同的行列标签顺序组织起来，这样它们就可以很容易地组合起来。

手头有这些矩阵，然后我根据以下步骤运行一个长代码：

1. 将两个或多个关联矩阵读入 R；

2. 提取它们的边和顶点列表；

3. 将边缘类型的信息添加到每个边缘列表中；

4. 将顶点类的信息添加到每个顶点列表中；

5. 分别合并那些边列表和顶点列表；

6. 将这些合并列表读入 igraph 以创建多层图。

我正在寻找一个更简单的解决方案。我试过使用union函数，但它合并了图和它们的边，而不保留边类型的信息。看看这个例子中随机矩阵发生了什么：

有没有更简单的方法来组合两个或多个关联矩阵以在igraph中制作多层图？

非常感谢你！

当我在多层循环中使用 ArrayList<Map<String,Object>> 时， ArrayList<Map<String,Object>> 很奇怪。

打印值为：

所以我想问的是，当我在多层循环中使用 ArrayList<Map<String, Object>> 时，为什么 ArrayList<Map<String, Object>> 的内容是一样的。

我正在训练一个神经网络来计算 3x3 矩阵的逆矩阵。我正在使用具有 1 层和 9 个神经元的 Keras 密集模型。第一层的激活函数是“relu”，在输出层是线性的。我正在使用 10000 个行列式 1 的矩阵。我得到的结果不是很好（RMSE 有数百个）。我一直在尝试更多的层、更多的神经元和其他激活函数，但增益非常小。这是代码：

我在网上查过，似乎有论文处理逆矩阵逼近问题。但是，在更改模型之前，我想知道是否还有其他参数可以更改，这可能会对错误产生更大的影响。我希望有人可以提供一些见解。谢谢你。

我是机器学习的新手，我一直在尝试使用 Keras 库在 Python 中实现神经网络。我想为输入维度为 [34310,33] 的多分类问题实现 MLP 分类器，输出维度为使用一个热标签形成的 [34310,66]。 在此处输入图像描述

我在链接中包含了上面 MLP 分类器的体系结构。我试图在 python 中创建相同的内容，并粘贴了下面的行。

您能否为上述代码行提供一些验证？

我正在研究连体神经网络，我发现的只是 CNN 和 LSTM 的示例，如下所示：

我很好奇是否可以用一些密集层替换 LSTM 层以使其成为连体多层感知器？

我是图形构建的新手，我刚刚完全迷失了如何在 networkx 中构建多层图形。我已经在 networkx 中构建了 2 个有向图。每个都有文本作为节点，并且没有一个图具有相同的 nodeID。因此，为了连接它们，我在每个节点属性中添加了一个单独的 id（使用 attr_dict），以便通过某种方式跟踪所有层中的哪个节点在一起。但在那之后，我不知道如何实际连接层并返回多层图。（仅供参考，此图稍后将用于图卷积网络）。

有人可以阐明如何在 networkx 或任何其他与 networkx 图形对象兼容的模块之间形成层之间的互连吗？请让我很困惑。

节点属性的示例：

我是构建图和 GCN 的新手，我希望获得一些资源来构建多层图的 GCN。我已经构建了一个 6 层网络（通过节点属性连接），现在我对如何开始使用 GCN 感到非常困惑。有没有人有任何资源可以帮助我入门？

另外，如果有人可以向我指出一些有关如何为多层图的某些层创建权重的资源，那也将非常有用！

感谢您的任何建议！

我想跨多个层计算每个像素的分位数

我希望三层，但它会产生默认概率（参见 stats::quantile()）

我还尝试使用特定参数生成函数分位数，如

function(x){quantile(x, probs = c(0.05, 0.5, 0.95)}

但出现以下错误

Error in is.infinite(v) : default method not implemented for type 'list'