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。 为归一化之后的邻接矩阵,通常称为对称归一化邻接矩...
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...
最小二乘法(LSM)入门详解(原理及公式推导),MATLAB实现及应用 1 概念 定义: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。 利用最小二乘法可 以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟...
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也是一个神经网络层,它的层与层之间的传播方式是: 这个公式中: A波浪=A+I,I是单位矩阵 D波浪是A波浪的度矩阵(degree matrix),公式为 H是每一层的特征,对于输入层的话,H就是X σ是非线性激活函数 我们先不用考虑为什么要这样去设计一个公式。我们现在只用知道: ...
GCN也是一个神经网络层,它的层与层之间的传播方式是: 这个公式中: A波浪=A+I,I是单位矩阵 D波浪是A波浪的度矩阵(degree matrix),公式为 H是每一层的特征,对于输入层的话,H就是X σ是非线性激活函数 我们先不用考虑为什么要这样去设计一个公式。我们现在只用知道: ...