论文笔记:Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Convolutional Neural Networks on Graphs (by Xavier Bresson): 以Spectral的方法为主，介绍了这个方向的...
Convolutional neural networks on graphs with fast localized spectral filtering. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2016.概GCN 和 切比雪夫多项式.符号G=(V,E,W)G=(V,E,W), 无向连通图, 结点 VV,边 EE, 以及权重 WW;...
Defferrard, Michaël, Xavier Bresson, and Pierre Vandergheynst. "Convolutional neural networks on graphs with fast localized spectral filtering."Advances in Neural Information Processing Systems. 2016. 摘要: 作者提出了一种把传统CNN扩展到非欧空间上的一种卷积网络 1.介绍 作者的主要贡献有: (1)谱方法...
因为现实的处理问题当中还存在大量的 Non-Euclidean Data,如社交多媒体网络(Social Network)数据,化学成分(Chemical Compound)结构数据,生物基因蛋白(Protein)数据以及知识图谱(Knowledge Graphs)数据等等,这类的数据属于图结构的数据(Graph-structured Data)。CNN等神经网络结构则并不能有效的处理这样的数据。
ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFiltering论文地址 文章的创新点: (1)谱方法: 一种基于图信号处理(GSP)的,建立在谱图理论上的图卷积公式)。 (2)局部性的卷积核:所提出的谱卷积核可以被证明是严格定义为半径K的球,即从中心顶点的K跳顶点。 (3)低的时间复杂度:时间复杂度从 ...
Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering,把 巧妙设计成了 ,也就是: 上面的公式仿佛还什么都看不出来,下面利用矩阵乘法进行变换,来一探究竟。 进而可以导出: 小说明: 上述等式成立的原因是 ,其中 (4)式就变成了: ...
ECC notes:Dynamic Edge-Conditioned Filters in Convolutional Neural Networks on Graphs 论文主要介绍了一种在图结构上进行卷积操作的一种方法,简称为ECC。总结而言,ECC的卷积操作和常规的二维图像卷积操作都是一种加权平均操作,不同之处在于ECC可以作用在任何图结构上,并且其权重由节点间的边权所决定。
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MotifNet: a motif-based Graph Convolutional Network for directed graphs Deep learning on graphs and in particular, graph convolutional neural networks, have recently attracted significant attention in the machine learning commu... F Monti,K Otness,MM Bronstein - IEEE 被引量: 7发表: 2018年 ...