GCN 从傅里叶级数到傅里叶变换 傅里叶级数的直观意义 傅里叶变换推导 Signal Processing on Graph 图上的傅里叶变换 参考资料 从谱聚类说起 谱聚类(spectral clustering)是一种针对图结构的聚类方法,它跟其他聚类算法的区别在于,他将每个点都看作是一个图结构上的点,所以,判断两个点是否属于同一类的依据就是...
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)...
GCN算法全流程 一、前置基础知识回顾 详细前置基础知识请看: 图神经网络前置基础知识——数据结构与算法中的图 图神经网络基础知识——初识图学习 图神经网络之图游走类模型算法——DeepWalk 图的基本概念 图是一种统一描述复杂事物的语言。 在实际生活中,很多事物都可以用图结构来表示,比如社交关系、化学分子结构、...
入门(GCN) 【转】GCN入门 转自:阿泽:【GNN】万字长文带你入门 GCN 这篇文章很好的介绍了: 时域、空域、频域;频域的优势 傅立叶级数、连续傅立叶变换;傅立叶变换应用 拉普拉斯算子、图拉普阿斯矩阵、拉普拉斯谱分解 图上傅立叶变换 图卷积 初代GCN 本博客记录了本人对于该文的一点理解,仅供自己学习GNN、GCN...
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，...
GCN的本质目的就是用来提取拓扑图的空间特征,在vertex domain(空域 spatial domain)和spectral domain(谱域)实现目标是两种最主流的方式。 (1). 基于空间域(spatial domain) vertex domain(spatial domain)是非常直观的一种方式。顾名思义:提取拓扑图上的空间特征,那么就把每个顶点相邻的neighbors找出来。
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 ...
【GCN】图卷积网络入门(一) 本文是清华大学刘知远老师团队出版的图神经网络书籍《Introduction to Graph Neural Networks》的部分内容翻译和阅读笔记。 个人翻译难免有缺陷敬请指出,如需转载请联系翻译作者 作者:Riroaki 第一部分-Introduction 图是一种数据结构,可对一组对象(节点)及其关系(边)进行建模。近年来,由于...
2.2 图卷积网络GCN GCN vs MLP GCNs和MLPs相似,都是通过多层网络学习一个节点的特征向量Xi,然后再把这个学到的特征向量送入的一个线性分类器中进行分类任务。一个k层GCN与k 层MLP在应用于图中每个节点的特征向量Xi是相同的,不同之处在于每个节点的隐藏表示在每一层的输入时是取的它的邻居的平均。
GCN在行为识别领域的应用 行为识别的主要任务是分类识别,对给定的一段动作信息(例如视频,图片,2D骨骼序列,3D骨骼序列),通过特征抽取分类来预测其类别。目前(18年过后)基于视频和RGB图片的主流方法是two-stream双流网络,而基于骨骼数据的主流方法就是图卷积网络了。