也就是将卷积神经网络的方法用在“图”这种数据上。 什么是图数据 / 为何要处理图数据 当前机器学习技术在各个领域都有非常好的发展,尤其在图像和语言领域,代表的经典模型有CNN和RNN,以及基于它们的其他扩展模型,他们在图片识别,语音识别等任务上都取得了非常好的效果。 然而,这些模型都是作用于规则的欧式数据——...
漫谈图神经网络模型(GNN):从图到图卷积 本文约8000字,建议阅读16分钟本文详细介绍了图(Graph)到图卷积(Graph Convolution 笔者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文,深感其强大,但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解,对未学过信号处理的读者不太友好。同时,很多教程只讲是什么,不讲为什么,也没...
论文地址:Semi-supervised Classification with Graph Convolutional NetworksGCN是一种能够直接作用于图并且利用其结构信息的卷积神经网络。 这篇文章解决的是在一个图中,只有少部分结点的标签是已知情况下(Semi-supervised learning)的结点分类问题。 主要思想 正如GCN名字中的卷积所揭示的,该思想是由图像领域迁移到图领域...
here,将A的领域信息整合起来,其一阶领域有BDC,让然后BCD又有其对应的一阶信息,右边图相当于是二阶领域信息整合。 直观上:用神经网络将节点信息整合起来,每个节点具有其对应的计算图 节点在每一层进行映射,模型有任意的深度,第0层是其输入特征 ,领域集聚可以视作中心环过滤器 在数学上,图卷积也可以用谱分解+ 傅...
在从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution): 漫谈图神经网络(一)中,我们简单介绍了基于循环图神经网络的两种重要模型,在本篇中,我们将着大量笔墨介绍图卷积神经网络中的卷积操作。接下来,我们将首先介绍一下图卷积神经网络的大概框架,借此说明它与基于循环的图神经网络的区别。接着,我们将从头开始为读者介绍卷积的基...
GCN图卷积神经网络模型是一种应用在图结构数据上的神经网络模型,它通过在图结构数据上执行卷积操作来提取图中的局部特征。GCN模型与图像处理中的卷积神经网络(CNN)类似,但它们处理的数据格式不同。CNN处理的是规则的网格状数据,如图像,而GCN处理的是不规则的图结构数据,如图社交网络和知识图谱。GCN模型可以有效地捕捉...
图卷积网络(Graph Convolution Network,GCN)已经广泛的应用于推荐系统,基于GCN的协同过滤算法(例如NGCF)缺少消融研究,此模型对NGCF进行了消融实验并提出了轻量化卷积网络。 本文所涉及的所有资源的获取方式:这里 传统的GCN推荐模型(以NGCF为例) 其中的线性变换和非线性激活函数导致模型庞大,速度很慢,难于理解。 通过...
关于MRR,我们可以再次清楚地看到 LightGCN 模型比矩阵分解模型表现更好,如下表所示: 但是与用于初始化其嵌入的矩阵分解模型相比,LightGCN 模型的训练时间要长得多。但是从名字中可以看出与其他图卷积神经网络相比,LightGCN 非常轻量级,这是因为 LightGCN 除了输入嵌入之外没有任何可学习的参数,这使得训练速度比用于推荐系统...
25分钟弄懂图卷积GCN模型 图神经网络/深度学习 咕泡AI人工智能 编辑于 2024年10月19日 17:36 25分钟弄懂图卷积GCN模型 分享至 投诉或建议
图卷积神经网络模型在许多领域都有着广泛的应用,例如社交网络分析、生物信息学、推荐系统等。在社交网络分析中,可以利用图卷积神经网络对用户行为进行建模,并实现节点分类、链接预测等任务。在生物信息学中,可以利用图卷积神经网络对蛋白质相互作用网络进行分析,从而推断蛋白质的功能和相互作用模式。在推荐系统中,可以利用...