CNN与GCN 图卷积是一个很深的领域,追其根本,是在处理图信号,其设计到拉普拉斯矩阵和图傅立叶变换,整个过程非常复杂,这里不作深入说明,仅论述GCN的工作方式。 前面有说图像是一种特殊的图数据,两者的网络连接方式也非常相似,用一幅图直观感受一下。 CNN与GCN的感受域 同样在学习任务上,两者同样具有很强的相似性...
可见,对于一个网络,每传播一次消息,消息就传播到离初始节点更远一步范围,GNN就增加一层,源于不同节点的消息经过汇聚(相当于CNN的卷积),再进行多层的组合(相当于CNN多个卷积层的叠加),对节点进行更新,本质上与CNN的思想是一致的。但是CNN不具有置换不变性,像素交换可能导致不同的输出结果。 CNN可被视为一类特殊的...
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图1:CNN和GNN的优点。 1(a):CNN可以提取图像中动物的躯干和轮廓等样本内的表示。 1(b):GNN学习探索社交图数据中结点之间的关系。 线性因子使CNN需要堆叠大量神经元层,从而制造很大的开销。 图依赖性和高推理延迟等障碍限制了GNN直接扩展非图数据。
一、为何引入GNN与GCN? 先回忆一下CNN:CNN常用于处理图像、语音——它们都是一种规则的、欧几里得结构的数据,同时拥有空间不变性(输入扭曲但输出仍不变)。CNN中的卷积是一种离散卷积(即加权求和),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...
深度学习模型的统一表示:CNN, RNN, GNN 和 Transformer RPN 实现了丰富的功能函数,具体列表如上图所示。通过组合使用上述功能函数,RPN 2 不仅可以构建功能强大的模型结构,并且可以统一现有基础模型的表示,包括 CNN,RNN,GNN 和 Transformer 模型。 实验验证 ...
CNN、RNN、GNN……这么多的神经网络,有什么区别和联系? 那就先聊聊什么是神经网络(Neural Network)吧。 既然我们的目标是打造人工智能,拥有智慧的大脑无疑是最好的模仿对象。人脑中有约 860 亿个神经元,这被认为是我们能够思考的原因。神经元由一个细胞体和很多突触组成,能处理电信号,并将它们传递到该去的地方...
理解图神经网络：从CNN到GNN，探索非欧数据的处理新方法 近十年来，深度学习领域在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了显著进展。深度神经网络对于欧几里得数据如图像和文字能较好处理，这类数据位于二维欧几里得空间中。然而，现实世界中的数据如社交网络、蛋白质结构等呈现复杂性，难以用传统的矩阵表示。为...
CNN用来处理传统的图像数据,而GNN模仿了CNN,希望能够处理CNN处理不了的结构化数据。 具体地说:CNN用一个可学习的卷积核提取每个卷积滑窗内的特征,也就是说在每个卷积滑窗内加权求和每个像素特征得到一个特定的值。而GNN由于每个节点的邻居数量不一样,无法直接定义统一大小的滑窗,因此在每个节点的邻居范围内,去节点...