思路:直接在图结构的空间域上定义卷积操作,即考虑每个节点及其邻居节点的特征。 不足:难以定义统一的卷积核,因为图结构是不规则的,每个节点的邻居数量和结构可能不同;难以保证平移不变性,即卷积核在不同位置的节点上应该有相同的效果。 谱域方法: 思路:利用图的拉普拉斯矩阵的特征向量(图傅里叶变换的基)将图信号转换到谱域,在谱域进行滤波操作,
谱域图卷积 根据图谱理论和卷积定理,将数据由空域转换到谱域做处理 理论基础坚实 空域图卷积 不依靠图谱卷积理论,直接在空间上定义卷积操作。 定义知观,灵活性更强。 一、谱域图卷积简介 1. 什么是卷积? 根据卷积定理,两信号在空域(或时域)的卷积的傅里叶变换等于这俩个信号在频域中的傅里叶变换的乘积: F[...
而图卷积神经网络主要有两类,一类是基于空间域或顶点域vertex domain(spatial domain)的,另一类则是基于频域或谱域spectral domain的。通俗点解释,空域可以类比到直接在图片的像素点上进行卷积,而频域可以类比到对图片进行傅里叶变换后,再进行卷积。 1)vertex domain(spatial domain):顶点域(空间域) 基于空域卷积的...
在谱域的卷积中,关键的操作是ΛΛ, 在第一代谱域图网络Spectral CNN (SCNN)中, 将特征值处理后的结果g(Λ)=⎧⎪ ⎪⎨⎪ ⎪⎩Θ1⋱Θn⎫⎪ ⎪⎬⎪ ⎪⎭g(Λ)={Θ1⋱Θn}视为可学习的卷积. 这里的卷积是x,=Pg(Λ)PTxx,=Pg(Λ)PTx. 由于没有限定g(Λ)g(Λ)为多项...
基于顶点域的图卷积处理会比谱域的方式更加直观,也容易理解。 1.3.1 图卷积公式 1.3.2 图卷积的操作步骤(从顶点的角度) 图卷积的操作就是在整个图上对每个顶点都按照上式(10-1)的描述执行一遍。从顶点的角度来看,主要可以分成以下3个步骤: 1、发射(send):每一个顶点将自身的特征信息经过变换后发送给邻居顶点...
本研究针对高光谱图像(HSI)分类中卷积神经网络(CNN)难以捕捉长距离空间信息、Transformer易忽略局部特征的瓶颈问题,提出创新的CTFN融合网络。通过多尺度谱域注意力卷积(MCSA)模块实现多尺度空间特征提取与谱域特征选择,结合图编码Transformer构建局部-全局空间注意力机制,并开发像素-超像素融合模块实现多层次特征联合输出。
第2章谱域图卷积介绍是The latest Atlas of artificial intelligence的第2集视频,该合集共计14集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
图2 时空超图卷积网络模型 小结 针对传统图结构难以对节点间的隐含复杂关联关系建模的问题,利用超图对交通流数据进行高阶表示,提出基于谱域超图卷积网络的交通流预测方法,并利用谱域超图卷积,包括基于傅里叶和图小波的超图卷积及门控时序卷...
GNN的第一个动机源于卷积神经网络(CNN),最基础的CNN便是图卷积网络(GraphConvolutional Network,GCN)。GNN的广泛应用带来了机器学习领域的突破并开启了深在规则的欧氏空间数据上运行,GCD是将卷积神经网络应用在各模型。 1.7.2 图嵌入 GNN的另一个动机来自图嵌入,它学习图中节点、边或子图的低维向量空间表示。DeepWal...
本发明涉及一种基于知识图谱和深度时空卷积的城域交通流量预测方法。本发明采用时空图卷积神经网络进行交通流量预测,相比传动的预测方法,将时间和空间进行强关联,提高了交通流量预测的准确性;本发明没有采用常规的卷积和递归单位,而是在图上建立问题,并建立具有完整卷积结构的模型,使得可以用更少的参数带来更快的训练速度...