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...
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)之间的关联,但并不是我们不考虑图像像素之间的结构关系。相比来说,CNN是用来处理规则的图数据,也可以这样说,CNN无法处理非欧式结构的数据;GC...
文章提出的GCN与CNN融合的特征细化骨骼行为识别方法在NTU-RGB+D 60和NTU-RGB+D 120两大基准数据集上取得了优异的性能,准确率分别达到了97.63%和91.16%,表明该方法具有优越的性能。 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...
这样一看CNN是个特例,自带相似度矩阵。这是大致的CNN与GCN的关系。
gcn对于cnn的优点 gcn和cnn的区别 一、GCN图卷积神经网络 1.算法创新 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。
基于注意力机制的CNN-GCN模型及其应用 2022年3月 第43卷 第3期计算机工程与设计C O M P U T E RE N G I N E E R I N GA N DD E S I G N M a r .2022V o l .43 N o .3 基于注意力机制的C N N -G C N 模型及其应用 李继龙1,霍纬纲1+,李 勤2(1.中国民航大学计算机科学与...
了解GCN之前必须对离散卷积(或者说CNN中的卷积)有一个明确的认识: 如何通俗易懂地解释卷积?这个链接的内容已经讲得很清楚了,离散卷积本质就是一种加权求和。 如图1所示,CNN中的卷积本质上就是利用一个共享参数的过滤器(kernel),通过计算中心像素点以及相邻像素点的加权和来构成feature map实现空间特征的提取,当然加...
理解GCN(一):从拉普拉斯矩阵到谱聚类 1 什么是GCN: 了解GCN之前必须对离散卷积(或者说CNN中的卷积)有一个明确的认识: 这篇博客介绍了卷积的简单理解,离散卷积本质就是一种加权求和。 以下介绍离散卷积的篇幅参考了这篇文章的第一部分: 如图1所示,CNN中的卷积本质上就是利用一个共享参数的过滤器(kernel),通过...
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。
内容提示: 2022 年 3 月第 43 卷 第 3 期计算机工程与设计COMPUTERENGINEERINGANDDESIGNMar.2022Vol.43 No.3基于注意力机制的 CNN-GCN 模型及其应用李继龙 1 ,霍纬纲 1+ ,李 勤 2(1. 中国民航大学 计算机科学与技术学院,天津 300300 ;2. 京北方信息技术股份有限公司 IT 服务交付中心部北京平台,北京 ...