为了应对这些挑战,东北大学的研究人员从蛋白质结构出发,提出将卷积神经网络 (CNN)和图卷积网络 (GCN)结合成一个统一框架,称为双模型自适应权重融合网络 (Two-model Adaptive Weight Fusion Network,TAWFN),用于蛋白质功能预测。 TAWFN 在预测蛋白质结构功能方面表现出了良好的性能,优于现有方法。 相关研究以「TAWFN...
在2.1节中,我们介绍了同为卷积模型的GCN与CNN的联系,从中可以看到二者具有非常该的迁移性;在2.2节中,我们重点阐述了GCN对图数据进行端对端学习的机制;在2.3节中,从低通滤波器的视角,解释了GCN对于图数据学习能力的有效性,同时可以看到这种频域视角的解读,对于指导GCN模型所面临的一个典型问题——过平滑,该问题给G...
为了应对这些挑战,东北大学的研究人员从蛋白质结构出发,提出将卷积神经网络 (CNN)和图卷积网络 (GCN)结合成一个统一框架,称为双模型自适应权重融合网络 (Two-model Adaptive Weight Fusion Network,TAWFN),用于蛋白质功能预测。 TAWFN 在预测蛋白质结构功能方面表现出了良好的性能,优于现有方法。 相关研究以「TAWFN...
这表明结合了 GCN 和 CNN 的 TAWFN 可以更全面地学习蛋白质结构内的特征。此外,AGCN 中的多头注意力机制(MHA)通过图池化有效地学习蛋白质图特征,而 MCNN 中的 MCAM 则捕获蛋白质序列的全局特征。这些因素有助于 TAWFN 在蛋白质功能预测中的有效性。 消融研究 针对MCNN 和 AGCN,研究人员设计了消融实验来验证二...
提出了一种GCN与CNN相结合的融合网络,通过邻接矩阵的设计聚合相邻骨骼节点的时空拓扑动态信息,同时利用CNN对时空的表征学习能力,有效地提取时空特征信息。 提出了多分支时序增强卷积(MTE Conv),利用不同大小的空洞时序分支进行时序信息的提取,并设置时序增强模块(TE block)以增强该分支中的时序信息,进行跨尺度特征细化处...
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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]...
而判断特征之间的相似性,正是胶囊网络所擅长的。因此,有研究团队将胶囊网络与图卷积GCN相结合,开发出了新的图分类模型。靠胶囊网络记住图结构中的丰富信息,以及图的节点和边等实体特征,将其转化成向量。再将CNN和胶囊层结合在一起,从而提高分类性能。
(2)spectral domain就是GCN的理论基础了。这种思路就是希望借助图谱的理论来实现拓扑图上的卷积操作。从整个研究的时间进程来看:首先研究GSP(graph signal processing)的学者定义了graph上的Fourier Transformation,进而定义了graph上的convolution,最后与深度学习结合提出了Graph Convolutional Network。
而判断特征之间的相似性,正是胶囊网络所擅长的。因此,有研究团队将胶囊网络与图卷积GCN相结合,开发出了新的图分类模型。靠胶囊网络记住图结构中的丰富信息,以及图的节点和边等实体特征,将其转化成向量。再将CNN和胶囊层结合在一起,从而提高分类性能。