Source code for KDD2020 "AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional Networks" Environment Settings python == 3.7 Pytorch == 1.1.0 Numpy == 1.16.2 SciPy == 1.3.1 Networkx == 2.4 scikit-learn == 0.21.3 Usage python main.py -d dataset -l labelrate dataset: including [citeseer,...
代码:github.com/zhumeiqiBUPT GCN的优势在于良好的融合能力可以为分类任务充分提取和融合最相关的信息。当下的挑战是网络数据(network data)和分类任务(classification task)之间的关联复杂不可知。分类可以与拓扑(topology)、节点特征(node features)、及他们的组合相关联。 提出AM-GCN 中心思想为:同时基于节点特征、拓...
论文链接:http://shichuan.org/doc/86.pdf 代码与数据:https://github.com/zhumeiqiBUPT/AM-GCN 图卷积网络(GCNs)在处理图和网络数据的各种分析任务中得到了广泛的应用。然而,最近的一些研究也陆续针对GCNs的机制提出了一些质疑:GCNs能否在一个具有丰富信息的复杂图中最优地对节点特征和拓扑结构进行融合?本文首先...
项目Github:图小狮 可供改进的模块们: Powered By 图小狮 代码讲解视频详见B站:链接请点击 代码详情:链接请点击 希望能够得到大家的喜欢,您的点赞收藏即是对我们最大的支持!发布于 2024-04-04 23:10・IP 属地青海 图卷积神经网络 (GCN) 图神经网络(GNN) ...
前言 本文针对于图神经网络中的节点特征信息和拓扑结构信息提出了一种自适应多通道图卷积框架,相当于对传统图卷积神经网络的优化和补充 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2007.02265v2.pdf github:https://github.com/zhumeiqiBUPT/AM-GCN 1. Fusion Capability Of GCNs : An Experimenta... 查看原文 直播预告:...
classification [1]. Forahigh-level introduction toGCNs, see: Thomas Kipf,GraphConvolutional...Modification ofGraphConvolutionalNetworksinPyTorch 代码见GitHub ICML 2020 | 4 篇图卷积网络相关论文 (GCN)到常曲率空间的数学基础概括。 当曲率从两边变为零时,提出的模型可以平滑地恢复它们的欧几里得变体。实验证明...
Source code for KDD2020 "AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional Networks" Environment Settings python == 3.7 Pytorch == 1.1.0 Numpy == 1.16.2 SciPy == 1.3.1 Networkx == 2.4 scikit-learn == 0.21.3 Usage python main.py -d dataset -l labelrate dataset: including [citeseer,...