在中详细讲解了GNN的应用背景和工作原理,在此不再赘述,今天主要讲解GCN。 有人一听到“卷积”就两眼冒金光,于是CNN中的卷积操作便涌上脑中,但在我看来此卷积非彼卷积,完全不是一码事,只是说GCN也可以做多层罢了。。。如下图: 话不多说,下面我将分步对GCN原理进行讲解。 二:GCN原理 ※※先附上GCN的核心计算...
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循环 会发现其实和GNN是完全一样的,实际上GCN就是对GNN的优化(在聚合那一步) 于是我们从GNN开始引入 GNN GNN的聚合 一个图由各个节点构成,各个节点有自己的特征,我们这里用一串数字序列代表每个节点的特征 例如,A(1,1,1,1,1) 既然有特征,我们就需要对特征进行识别并提取(深度学习所做的工作很多都是在做特征...
GNN是一个包含所有属性的变换,可以保持图的结构信息,在变换后不变。输入输出都是图,就是上面的embedding。 最简单的一个图结构是,顶点、边、全局图信息分别利用MLP来实现更新。 但是这样没有充分利用到图内部的关系信息,各个属性的更新过于独立了。这时候就需要用到消息传递机制了。 消息传递主要包含两个部分:聚合...
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GNN、GCN、GAN 区别 GNN:图神经网络,由于传统的DNN网络无法表示顶点和边这种关系型数据,便出现了图神经网络解决这种图数据的表示问题,这属于DNN往图方向的应用扩展 GCN:图卷积神经网络,GNN在训练过程中,有将attention引入图结构的,有将门控机制引入图结构的,还有将卷积引入图结构的,引入卷积的GNN就是GCN,通过提取...
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图卷积神经网络 (GCN)图神经网络(GNN)深度学习(Deep Learning)零基础图算法零基础学IT 写下你的评论... 暂无评论相关推荐 8:11 这种的做T方法,很多人都不会,6分钟学会受益一辈子! 墨龙点股 · 268 次播放 7:04 查理·芒格的逆向思维:四大‘失败法则’教你走向成功 涨门人 · 219 次播放 29:21 一道题...
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#前沿:跟着李沐老师学习一篇讲解GNN的博客:《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》【来源:A Gentle Introduction to Graph Neural Networks,若文中图不清晰可移步原文查看,交互友好】 *概述:GN…