图卷积神经网络,顾名思义就是在图上使用卷积运算,然而图上的卷积运算是什么东西?为了解决这个问题题,我们可以利用图上的傅里叶变换,再使用卷积定理,这样就可以通过两个傅里叶变换的乘积来表示这个卷积的操作。那么为了介绍图上的傅里叶变换,我接来下从最原始的傅里叶级数开始讲起。 从傅里叶级数到傅里叶变换 ...
图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks, GCN)是一类专门用于处理图结构数据的神经网络。 GCN的核心思想是将卷积操作扩展到图结构上,通过对每个节点及其邻居节点的信息进行聚合和转换,从而学习节点的表示。这类似于在图像处理中,卷积神经网络(CNN)对每个像素及其邻域进行操作。 GCN的工作原理 GCN通过层叠多个图卷积...
GCN,图卷积神经网络,实际上跟CNN的作用一样,就是一个特征提取器,只不过它的对象是图数据。GCN精妙地设计了一种从图数据中提取特征的方法,从而让我们可以使用这些特征去对图数据进行节点分类(node classification)、图分类(graph classification)、边预测(link prediction),还可以顺便得到图的嵌入表示(graph embedding),...
图卷积网络——GCN 一、前置基础知识回顾 图的基本概念 构造图神经网络的目的 训练方式 二、回顾卷积神经网络在图像及文本上的发展 图像上的卷积网络 文本上的卷积网络 图卷积网络的必要性 三、图卷积网络 从图像卷积类比到图结构卷积 图卷积网络的计算公式 邻接矩阵 度矩阵 理解计算公式 用消息传递的方式实现图卷积...
图卷积神经网络顾名思义就是在图上进行卷积运算的网络。 最核心的是图卷积算子,下面是图卷积算子的公式: 图卷积的流程可以理解为以下三个过程: 第一步:发射(send)每一个节点将自身的特征信息经过变换后发送给邻居节点。这一步是在对节点的特征信息进行抽取变换。 图2.图卷积”发射”过程 第二步:接收(receiv...
图卷积神经网络是一种利用图结构信息进行卷积计算的神经网络。在图像分割领域，GCN可以通过学习图像像素之间的关系来进行分割。传统的GCN模型使用Kipf和Welling在2017年提出的基于拉普拉斯矩阵的GCN，该模型通过对邻接矩阵进行谱分解，实现了对图像像素之间的关系的学习。二、GCN变体 2.1 Deep GCNs 传统的GCN模型具有很深...
一、卷积神经网络(优势:计算机视觉) 1、卷积的作用:特征提取,本质就是提取卷积核那个大小区域中的特征值 2、利用不同的卷积核对同一数据进行提取,可以得到多维度的特征图,丰富特征内容 3、边缘填充(padding)可以解决边缘特征在提取时权重不高的问题 4、卷积的结果公式: ...
GCN结构图 我们可以根据这个GCN的图看到,一个拥有 CCC 个input channel的graph作为输入,经过中间的hidden layers,得到 FFF 个output channel的输出。 图卷积网络主要可以由两个级别的作用变换组成: 注意本文讲的图都特指无向无权重的图。 graph level: 例如说通过引入一些形式的pooling 操作. 然后改变图的结构。但...
因此,本文试图沿着图神经网络的历史脉络,从最早基于不动点理论的图神经网络(Graph Neural Network, GNN)一步步讲到当前用得最火的图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Network, GCN), 期望通过本文带给读者一些灵感与启示。 1. 本文的提纲与叙述要点主要参考了2篇图神经网络的Survey,分别是来自IEEE Fellow的A...