图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks, GCN)是一类专门用于处理图结构数据的神经网络。 GCN的核心思想是将卷积操作扩展到图结构上,通过对每个节点及其邻居节点的信息进行聚合和转换,从而学习节点的表示。这类似于在图像处理中,卷积神经网络(CNN)对每个像素及其邻域进行操作。 GCN的工作原理 GCN通过层叠多个图卷积...
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...
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。 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Embedd...
CNN与GCN的联系主要通过5个方面来陈述,分别是: 数据的联系 计算上的联系 图傅里叶变化与傅里叶变换的联系 图像的滤波器与图滤波器的联系 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...
GCN 的根本作用同 CNN，也是一个特征提取器，不同的是其对象是图数据。所以，对比 CNN，GCN 的核心...
首先,GNN是由卷积神经网络(CNN)启发的。CNN能够提取和组合具有高表示能力的特征的多尺度局部空间特征,这导致了几乎所有机器学习领域的突破和深度学习的革命。CNN的关键在于:本地连接,共享权重和多层使用。这些特点对于解决图域问题也非常重要,因为 图是最典型的局部连接结构; ...
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。
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。
G是Graph,C是卷积,卷积神经网络 一般称作 CNN; CNN的原理是想构造一个小的窗口,然后在窗口里提取一些特征,窗口在图上不断滚动,最后提取一些特点; GCN跟CNN也是类似,它是在Graph上的操作,CNN是在Image上; GCN的背景(Graph Convolutional Networks): AI领域三分天下:计算机视觉CV,自然语言处理NLP,推荐系统 RS ...
图2-1 CNN与GCN间的区别与联系 1.图像是一种特殊的图数据 CNN中的卷积计算相较于GCN中的卷积计算买最大的区别是没有显式地表达出邻接矩阵,但是进行实际计算的时候,我们依然需要考虑数据之间的结构关系。如果我们将图像中的每个像素视作一个节点,那么在常见的比如3×3大小的卷积核作用下,可以将中心节点附近...