GNN的历史最早可以追溯到 2005 年,Gori 等人第一次提出 GNN 概念,用RNN来处理无向图、有向图、标签图和循环图等。Bruna等人提出将 CNN 应用到图上,通过对卷积算子巧妙的转换,提出了图卷积网络(GCN),并衍生了许多变体。 本文将首先对图神经网络的常见应用场景进行列举,然后针对图神经网络的原理进行详细阐述。 本...
图卷积网络启发于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),是一种专门用来处理图结构数据(非欧几里得数据)的神经网络模型。GCN分为谱域和空域,其中空域GCN的一般公式如下: H(l+1)=σ(A^H(l)W(l))——(1) 其中H(l) 表示第 l 层的embedding, W(l) 为第l 层的线性变换矩阵,A 表示邻接矩阵, A...
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...
图卷积网络 @ 图卷积网络的概述 图神经网络的核心工作是对空间域(Spatial Domain)中节点的Embedding进行卷积操作(即聚合邻居Embedding信息),然而图数据和图像数据的差别在于节点邻居个数、次序都是不定的,因此传统用于图像上的CNN模型中的卷积操作(Convolution
GCN是一种卷积神经网络，它可以直接在图上工作，并利用图的结构信息。它解决的是对图（如引文网络）中的节点（如文档）进行分类的问题，其中仅有一小部分节点有标签（半监督学习）。在Graphs上进行半监督学习的例子。有些节点没有标签（未知节点）。 主要思想 就像"卷积"这个名字所指代的那样，这个想法来自于图像，...
韩国作者Hyeonwoo Noh使用VGG16层CNN网络后面加上对称的16层反卷积与上采样网络实现end to end 输出,其不同层上采样与反卷积变化效果如下, 图8 到这里就把图像卷积与反卷积解释完成,如有不妥,请学者们指证。 补充一个资料: 图6与图7出处,https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic...
基于空间域的图卷积与深度学习中的卷积的应用方式类似,其核心在于聚合邻居结点的信息。比如说,一种最简单的无参卷积方式可以是:将所有直连邻居结点的隐藏状态加和,来更新当前结点的隐藏状态,例如图6所示。 图5.基于空间域的图卷积示意 4.应用 随着近几年来图卷积网络的研究不断深入,其应用范围也在不断的扩大,...
图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)是近年来逐渐流行的一种神经网络结构。不同于只能用于网格结构(grid-based)数据的传统网络模型 LSTM 和 CNN,图卷积网络能够处理具有广义拓扑图结构的数据,并深入发掘其特征和规律,例如 PageRank 引用网络、社交网络、通信网络、蛋白质分子结构等一系列具有空间拓扑图结构的不...