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...
我的理解是作者是想给GCN找了个理论解释:GCN的是谱方法的一阶近似。 神经网络学习的是权重,CNN学习的是核,那GCN到底学习的是啥?这么一说好像又和图的拓扑没有关系? CNN也不符合严格数学意义上的卷积定义,CNN和GCN都只是比较契合数据本身的拓扑结构在进行计算。gcn虽然解释的时候是用谱方法解释的,但是已经简化太多...
我们类比CNN,可以称之前每次传播所得到的值为每层的特征,那么我们想利用图进行卷积神经网络的训练,则需要加入能捕获信息的可训练参数矩阵W和b,再通过一个激活函数,就完美对应了卷积神经网络CNN,所以我们有了最终的向前传播公式:
第一层CNN-RNN编码器:处理每个股票的输入时间序列(如每日日志回报),提取局部模式和长时依赖。 GCN块:基于图结构更新节点特征,捕捉股票间的空间关系,支持GAT[9]或EGNN[10]两种类型。 第二层CNN-RNN编码器:对GCN输出的特征进一步精炼,结合时间和空间信息生成预测。 我们使用S&P 500指数中前100只股票的每日收盘价数...
本文的主要目标就是创建一个新的图卷积网络模型,使得模型可以学习到针对图分类任务的有效特征。通过将任意大小的图转换为固定大小的低回溯对齐网络结构,该模型可以填补传统CNN和空域GCN之间的理论空白,还显著地降低了现有空域GCN与经典Weisfeiler-Lehman算法相关的tottering问题。
如何理解CNN和GCN的关系?1 数据形式 CNN主要处理图像文本等具有欧式空间的规则网格数据。对于 图数据,其没有固定的形式,同时节点之间是无序的且可变,其中节点可以有不同数量的邻居。因此CNN不可以直接用在图结…
本次直播为【CVPR 2020 系列论文解读公开课】第四期,此论文录用为CVPR 2020 论文《SGAS: Sequential Greedy Architecture Search》,我们有幸邀请到了阿卜杜拉国王科技大学计算科学系李国豪博士,带来关于“SGAS:一种基于贪心思想的网络结构搜索算法,同时支持CNN和GCN网络结构搜索”的分享。
本文将 GCB-net 引入到情绪识别中,利用 EEG-channel 信号识别情绪,构建了可以探索图结构数据更深层次信息的网络。在这项工作中,首先使用图卷积层来处理图结构输入,然后堆叠多个规则 CNN 层来抽象深层特征。最后,将各个层次的输出连接起来,为模型提供广阔的搜索空间。
CNN也不符合严格数学意义上的卷积定义,CNN和GCN都只是比较契合数据本身的拓扑结构在进行计算。gcn虽然解释的时候是用谱方法解释的,但是已经简化太多了。 作者博客:https://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/ 质疑:https://www.inference.vc/how-powerful-are-graph-convolutions-review-of-kipf-welling-...
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