在GCN里 f(xi,xj)定义为i和j两个node之间是否有边,1表示有边相连,0表示没有边。 CNN CNN可以用如下公式(2)表征(为了方便讨论,假设为一维时序数据): yi=∑j=0L−1Wjxi+j−L2 其中L为卷积核长度,Wj∈Rfout×fin,yi∈Rfout×1。 定义gj(xi+j−L2)=Wjxi+j−L2,则由公式(2)可得到公式(3...
(2)由于CNN无法处理Non Euclidean Structure的数据,又希望在这样的数据结构(拓扑图)上有效地提取空间特征来进行机器学习,所以GCN成为了研究的重点。 (3)读到这里大家可能会想,自己的研究问题中没有拓扑结构的网络,那是不是根本就不会用到GCN呢?其实不然,广义上来讲任何数据在赋范空间内都可以建立拓扑关联,谱聚类...
解耦聚集机制可以大大提高空间聚集能力,这对于CNN的成功至关重要。 该论文认为GCN只使用相同的邻接矩阵不利于模型学习,因此以CNN的解耦合为灵感修改了GCN的邻接矩阵。 如下图所示:
GCN VS 传统 CNN (Convolution 网络) 传统Convolution 网络适用于常见的文本,图像这种规则的数据结构。然而现实生活场景中信息之间的结构大多数是不规则的,如用户购买商品这样一种复杂的结构传统的网络不再适用。而图像上的卷积操作,与图结构上的卷积操作,最大的一个区别就在于: (1) 导出对于图像的像素点来说,它的...
GCN 图卷积网络(Graph Convolutional networks, GCN) 简述 1 背景 卷积神经网络(CNN)的输入是图片等具有欧几里得结构的图结构,也就是这样的图: 这样的“图”并不是广义上的“图”。我们经常需要提取广义的具有点和边的图的特征: 2 问题描述 我们的目标是提取出这种广义图结构的特征,进而完成一些任务,如标签...
self-attention、non local networks与GCN在公式（1）中可以统一，公式为：其中，[公式] 为node的特征；[公式] 度量两个node之间的相似度；[公式] 归一化；[公式] 为输入特征通道数，[公式] 为输出特征通道数。定义[公式] ，则公式（1）可变为：对比公式（1）和公式（2），其中（1）通过[公式]...
GCN损失函数 6.4 GCN的过平滑问题 频域视角 空域角度 如何解决过平滑? 6.GCN的性质 6.1 GCN和CNN的联系 从本质上看,二者都是聚合邻域信息的运算,只是作用的数据对象不同。 1.图像是一种特殊的图数据 CNN与GCN的最大区别是没有显式地表达出邻接矩阵,如果我们将图像中的每个像素视作一个节点,那么以 ...
cnn与gcn的区别 1.graph embedding(GE) 1.1.图中学习的分类 1.2.相似度度量方法 2.Graph neural network 2.1.Graph convolutional network(GCN) 2.1.1.引子:热传播模型 2.1.2.热传播在graph上的求解:傅里叶变换 2.2.分析下graph neural中哪些东西可以做?
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