学习了同济子豪兄对GCN卷积的讲解,包括了一些自己对知识的理解和归纳总结,如有错误请指正。 图卷积神经网络的基础知识 GCN本质上就是一种消息传递的节点计算图,他有几层就代表他通过几阶邻居来构建自己的嵌入,如下图,两层GCN网络表示它通过邻居和邻居的邻居来构建自己的嵌入。 如下图, xv 表示输入节点的向量,它...
最近工作涉及到图像识别,属于轮廓式的图像(非猫狗这些丰富色彩的的object,而是类似建筑图这种),恰好用到GCN。 图像识别是目前的一个研究热点,基于CNN模型在很多图像识别领域有比较好的效果,但在非二维方格或三维方格、轮廓式的图像领域也可以尝试其他方法,比如GCN(graph convolution network)。 这里汇总下GCN所涉及的相...
图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks, GCN)是一类专门用于处理图结构数据的神经网络。 GCN的核心思想是将卷积操作扩展到图结构上,通过对每个节点及其邻居节点的信息进行聚合和转换,从而学习节点的表示。这类似于在图像处理中,卷积神经网络(CNN)对每个像素及其邻域进行操作。 GCN的工作原理 GCN通过层叠多个图卷积...
谱图卷积的思想是:既然无法直接在空域对图进行卷积,那么将图信号映射到频域后再做卷积操作。 根据公式 (4)与文章图卷积网络GCN(Graph Convolution Network)(二)图上的傅里叶变换和逆变换中图上的傅里叶变换公式,可得 上式表示时域信号 和 的卷积等价于将信号转换到傅立叶域做点乘后再逆变换回来。其中,向量 与向...
GCN是一种卷积神经网络，它可以直接在图上工作，并利用图的结构信息。它解决的是对图（如引文网络）中的节点（如文档）进行分类的问题，其中仅有一小部分节点有标签（半监督学习）。在Graphs上进行半监督学习的例子。有些节点没有标签（未知节点）。 主要思想 就像"卷积"这个名字所指代的那样，这个想法来自于图像，...
【GCN】图卷积网络入门(一) 本文是清华大学刘知远老师团队出版的图神经网络书籍《Introduction to Graph Neural Networks》的部分内容翻译和阅读笔记。 个人翻译难免有缺陷敬请指出,如需转载请联系翻译作者 作者:Riroaki 第一部分-Introduction 图是一种数据结构,可对一组对象(节点)及其关系(边)进行建模。近年来,由于...
欢迎关注我的知乎账号:深度revealer 主要也是简单的好理解的给大家介绍一下GCN图卷积神经网络,有看过之前我讲解GNN视频的朋友看这个视频会容易很多。主要呢是给大家做一个偏使用的讲解,比较深一些的内容没有讲,所以会欠缺一些专业性,但是比较好理解。 有问题或者对
如何理解 Graph Convolutional Network(GCN)? superbrother 清华大学 工学博士 从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精(fang)通(qi) 1 什么是离散卷积?CNN中卷积发挥什么作用? 了解GCN之前必须对离散卷积(或者说CNN中的卷积)有一个明确的认识:如何通俗易懂地… ...
一、图卷积网络（GCN）的基本原理 图卷积网络的核心思想是将卷积操作从传统的欧几里得空间扩展到图结构上。在图数据中，每个节点的特征可以通过其邻域节点的特征来增强。图卷积网络通过聚合邻居节点的信息来更新每个节点的表示，从而学习到节点的高维表示，这些表示可以用于后续的分类任务。二、图卷积网络的关键组件 2.1...
1. 第一代GCN 我们可以把上式中的f当作输入的图信号，h当作卷积核，把diag\left( \hat{h}\left(...