上图中的GCN输入一个图,通过若干层GCN每个node的特征从X变成了Z,但是,无论中间有多少层,node之间的连接关系,即A,都是共享的。 假设我们构造一个两层的GCN,激活函数分别采用ReLU和Softmax,则整体的正向传播的公式为: 最后,我们针对所有带标签的节点计算cross entropy损失函数: 就可以训练一个node classification的...
GCN(Graph Convolutional Network)的简单公式推导 第一步:从前一个隐藏层到后一个隐藏层,对结点进行特征变换 第二步:对第一步进行具体实现 第三步:对邻接矩阵进行归一化(行之和为1) 邻接矩阵A的归一化,可以通过度矩阵D来实现(即通过D^-1*A来实现对A的归一化)。 在实践中,使用对称归一化更加有效和有趣。变...
GCN 主要是将卷积操作应用到图结构上，如下图所示，GCN 输入的 chanel 为 C (即节点 Xi 特征向量的维度)，GCN 输出的 chanel 为 F，即每个节点 (Zi) 的特征向量维度为 F，最后用节点的特征对节点进行分类预测等：GCN 和 CNN 类似，具有强大的特征学习能力，它们的实质也是类似的，某个点的卷积可以看成对该...
原理:未知量的最可能值是使各项实际观测值和计算值之间差的平方乘以其精确度的数值以后得和为最小 其中v(k)为测量噪声 2 最小二乘法原理公式推导 若没有任何误...RandomForest详解(附带详细公式推导) RandomForest详解 第三次写博客,本人数学基础不是太好,如果有幸能得到读者指正,感激不尽,希望能借此机会向...
本文主要讲解下面公式,2023-10-18 (二) GCN网络 - 简书 (jianshu.com) 度矩阵的逆平方根:它是一个对角矩阵,表示每个节点的度(连接的边数)。 增强邻接矩阵:构建 的方式是在原始邻接矩阵 的基础上添加自环,即将对角线元素设为 1,表示每个节点都与自己相连。
上面的归一化公式得到的 A 不是对称矩阵,通常使用对称归一化的方法: 解决完全部问题的最终新公式便是GCN公式: 四.GCN预测(相关公式) GCN 可以用最后一层卷积层得到的节点特征向量进行预测,假设 GCN 只有两层,则预测的公式如下: 分类的损失函数如下:
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即最终的GCN公式: 如果省略掉截距,用h来表示每个结点的特征,则公式为: