CNN与GCN的关系: CNN(Convolutional Neural Networks)是卷积神经网络,本质上是利用共享参数的过滤器,通过计算中心像素点以及相邻像素点的加权和构成feature map,实现空间特征的提取。其中的加权系数就是卷积核的权重系数,它是随机化初值,然后根据误差函数通过反向传播梯度下降进行迭代优化。 在计算机视觉中,CNN处理图像或视...
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...
相比来说,CNN是用来处理规则的图数据,也可以这样说,CNN无法处理非欧式结构的数据;GCN更具有普适性,处理普遍不规则的图数据,这也是GCN存在的必要性。 2、计算上的联系 CNN与GCN都是为了拟合一个函数或者一个映射关系,图像数据与一系列的卷积核进行运算,得到我们想要的输出;图数据也是与一系列的权重进行计算得到目标...
【GCN】图卷积网络初探——基于图(Graph)的傅里叶变换和卷积 本文为从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精(fang)通(qi)的阅读笔记,文中绝大部分公式和图片摘自原文。 文章目录一、CNN(卷积神经网络)中的离散卷积二...离散卷积推荐阅读:如何通俗易懂地解释卷积?1、CNN中的离散卷积:共享参数的过滤器 2、CNN...
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...