GCN是一类专门用于处理图结构数据的深度学习模型,广泛应用于社交网络分析、推荐系统、知识图谱和化学分子分析等领域。 图的基本概念 📊 在GCN中,图G被定义为一个由节点和边组成的结构。一个图可以表示为G=(V,E),其中V是节点集合,E是边集合。 GCN的原理 🧠 GCN的核心思想是通过图结构中的邻接关系来传播信息...
GCN:Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks,ICLR(Poster)2017,论文链接 1.思路背景 提出了GCN,可以直接用于处理图结构数据。从本质上讲,GCN 是谱卷积的局部一阶近似。GCN的另一个特点在于其模型规模会随图中边的数量的增长而线性增长。 对于一个图结构数据,有时需要对其上的节点进行分类。
GCN第三部分:空手道俱乐部网络的嵌入 现在让我们来看一下,上边简单的GCN模型是怎样在一些知名的数据集上表现得如何,比如Zachary的空手道俱乐部网络数据(见上图)。我们使用一个三层GCN,随机初始化权重。在训练权重之前,我们将图的邻接矩阵和X=I(即单位阵,因为我们没有任何的节点特征)输入模型。这个3层的GCN在前向过...
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...
GCN是一个低通滤波器4. GCN的问题——过平滑4.1 频域视角4.2 空域视角参考资料 本文首先介绍 GCN与 CNN的联系,然后阐述GCN对图数据进行端对端学习的机制,之后从低通滤波器的角度解释GCN对图学习能力的有效性,最后介绍GCN模型面临的问题——过平滑。 1. GCN与CN GCN图卷积网络python代码 图神经网络 GCN CNN 过...
一GCN简介 GNN 模型主要研究图节点的表示(Graph Embedding),图边结构预测任务和图的分类问题,后两个任务也是基于 Graph Embedding 展开的。目前论文重点研究网络的可扩展性、动态性、加深网络。 谱卷积有理论支持,但有时候会受到拉普拉斯算子的限制;而空间域卷积更加灵活,主要困难在于选择定量邻域上,没有统一理论。
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
GCN是WL算法的可微分一般化形式 如果你已经足够熟悉GCN模型,你可以直接跳到“空手道俱乐部网络的嵌入”这部分。 图卷积神经网络有多强大? 最近文献 一般化CNN、RNN这样的神经网络并且将它们应用在图结构数据上是一个很有挑战性的工作。最近有一些论文提出了针对特定问题的专用架构(比如,Duvenaud等, NIPS 2015; Li et...
GCN在学习图的表示方面已经引起了广泛的关注,应用也非常广泛。GCNs的灵感主要来自最近的一些深度学习方法,因此可能会继承不必要的复杂度和冗余计算。文中通过反复消除GCN层之间的非线性并将得到的函数折叠成一个线性变换来减少GCNs的额外复杂度。并从理论上分析了得到的线性模型SGC,并证明了SGC相当于一个固定的低通道滤...