GCN可以认为是对CNN的泛化,使其不仅仅局限于在图像领域应用,还能扩展到结构更复杂,数据更庞杂的网络,从而能够完成更多的任务。 之后更多对GCN的研究和扩展都表明了,GCN不仅仅在图像领域效果达到了CNN的水平,比如本文的实验是把GCN这个方法用在了MINIST数据集上(手写体数据集),和CNN对比后发现二者在识别任务中的精度...
卷积神经网络CNN主要应用于图像领域,但CNN处理的数据是具有显著标准的空间结构的,而网络拓扑图的数据并不具有标准空间结构。GCN 是对CNN在图论上的自然推广,GCN理论基础是谱图理论。 本质上,GCN 是谱图卷积的局部一阶近似,可以用于对局部图结构与节点特征信息进行编码生成节点Embedding。GCN适用性极广,能适用于任意网...
工程上都是效率为先,对于大数据而言,n^2的复杂度是承受不起的,所以GCN只是找到了一个实际可行的计算路径来学习结构信息。 思辨: 个人感觉一味的强调邻居节点的影响有失偏颇,显然很多个体特征是源于外界的环境(并非邻居,而这种外界的环境我们无法建模,甚至不知道存不存在),过分强调关联而忽视了个体自身的特点,一个简...
CNN与GCN的联系主要通过5个方面来陈述,分别是: 数据的联系 计算上的联系 图傅里叶变化与傅里叶变换的联系 图像的滤波器与图滤波器的联系 CNN的layer与GCN的layer的联系 1、数据的联系 可以这样理解,图像是图的一种特例,图像是有规则的阵列式排列,从而在卷积计算过程中不需要刻意的用邻接矩阵来描述各个像素(结点...
CNN、GCN学习笔记 子任 天津大学 计算机技术硕士 目录 收起 关于卷积 CNN卷积 关于卷积 如何通俗易懂地解释卷积?1 如何通俗易懂地解释卷积?2 CNN卷积 CNN(卷积神经网络)是什么?有何入门简介或文章吗? 「CNN卷积」指的是一个图数据作为输入(这个图可以是欧几里得数据也可以是非欧数据)。让它历经一系...
与CNN一样,GCN中的卷积核也作用于全图所有的节点,在每个节点出的计算中权重参数都是共享的,这样的处理方式大大减少了单层网络的参数量,可以有效避免过拟合现象的出现。 4.从模型的层面来看,感受域随着卷积层的增加而变大 ,到第二层的 ,在不断地扩大。在GCN中,中心节点可以融合的信息从一阶邻居拓展到二阶...
在这类数据中,每个节点周围的结构可能都是独一无二的,这使得传统的CNN难以应对。为了解决这一问题,图卷积网络(GCN)应运而生。与CNN相似,GCN同样是一个特征提取器,但其处理的对象是图数据。相较于CNN,GCN的创新之处在于它弥补了平移不变性在非矩阵结构数据上的不足,其核心功能便是提取拓扑图的空间特征。
当前针对蛋白质结构的方法很少,通常单独使用卷积神经网络 (CNN) 或图卷积网络 (GCN)。单独使用 CNN 或 GCN 存在以下问题: 使用CNN 时可能会发生信息丢失,因为它们的局部接受场可能无法捕捉蛋白质的整体结构。如果关键特征分布在很大的区域,CNN 可能会因为只关注局部区域而错过它们。同样,对于 GCN,如果蛋白质结构具有...
self-attention、non local networks与GCN在公式（1）中可以统一，公式为：其中，[公式] 为node的特征；[公式] 度量两个node之间的相似度；[公式] 归一化；[公式] 为输入特征通道数，[公式] 为输出特征通道数。定义[公式] ，则公式（1）可变为：对比公式（1）和公式（2），其中（1）通过[公式]...
GCN是从CNN来的 CNN成功在欧式数据上:图像,文本,音频,视频 图像分类,对象检测,机器翻译 CNN基本能力:能学到一些局部的、稳定的结构,通过局部化的卷积核,再通过层级堆叠,将这些局部的结构变成层次化的、多尺度的结构模式。 卷积核的数学性质:平移不变性 非欧数据之图: 最大挑战——没有关于卷积的直观定义 本文主...