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...
而GCN (Graph Convolutional Network),图卷积神经网络,则是GNN的一个重要分支。 目前GCN按实现方法一般可以分为两大类: 基于频域的卷积 Spectral Convolutional 这一类的特点是有比较统一和明确的理论基础,对图信号,图卷积,图傅里叶变换给出了准确的定义,其基本思想是将图信号做图傅里叶变换 (Graph Fourier ...
一、图卷积网络（GCN）简介 图卷积神经网络是一种利用图结构信息进行卷积计算的神经网络。在图像分割领域，GCN可以通过学习图像像素之间的关系来进行分割。传统的GCN模型使用Kipf和Welling在2017年提出的基于拉普拉斯矩阵的GCN，该模型通过对邻接矩阵进行谱分解，实现了对图像像素之间的关系的学习。二、GCN变体 2.1 Deep ...
本博客记录了本人对于该文的一点理解,仅供自己学习GNN、GCN使用。 1. 图 :一种非欧数据结构 在欧氏空间中,卷积网络(CNN)具有平移不变性、权值共享、局部连接、分层次表达的特点,而图片及音频信号在其域中具有局部的平移不变性,因此卷积神经网络在图片及音频处理问题上表现良好。 平移不变性: 平移是一种几何变换,...
三、图卷积网络 图卷积网络的全称为Graph Convolutional Network,即GCN 从图像卷积类比到图结构卷积 通过理解图像卷积,来对图结构卷积进行一个类比 图像卷积的本质其实非常简单,就是将一个像素点周围的像素,按照不同的权重叠加起来,当然这个权重就是我们通常说的卷积核。 其实可以把当前像素点类比做图的节点,而这个节...
GCN,图卷积神经网络,实际上跟CNN的作用一样,就是一个特征提取器,只不过它的对象是图数据。 GCN精妙地设计了一种从图数据中提取特征的方法,从而让我们可以使用这些特征去对图数据进行节点分类 (node classification)、图分类(graph classification)、边预测(link prediction),还可以顺便得 ...
主要是关于图卷积网络的一些基本操作,原始论文可以在这找到https://arxiv.org/abs/1609.02907,如果对CS224w感兴趣,课程主页http://web.stanford.edu/class/cs224w/,目前是2021年的课程,视频好像还没放出来,2019年的课程http://snap.stanford.edu/class/cs224w-2019/,
GCN,图卷积神经网络,实际上跟CNN的作用一样,就是一个特征提取器,只不过它的对象是图数据。GCN精妙地设计了一种从图数据中提取特征的方法,从而让我们可以使用这些特征去对图数据进行节点分类(node classification)、图分类(graph classification)、边预测(link prediction),还可以顺便得到图的嵌入表示(graph embedding)...
1阶近似与GCN 受切比雪夫图卷积的启发,Thomas等人(GCN的作者)提出了一种更加简单的图卷积变种GCN。GCN相当于对一阶切比雪夫图卷积的再近似。在切比雪夫卷积核定义的基础上,我们令多项式的阶数K=1,再令矩阵L的大特征值为2(带来的缩放效应可以通过网络学习自动适应),则图卷积运算过程可以按如下过程进一步简化: ...
图卷积GCN与时空图卷积STGCN的清晰图解理解如下：图卷积GCN： 核心思想：图卷积GCN将卷积操作拓展到非欧氏空间，通过节点及其邻居的特征加权和来提取图结构中的信息。 操作过程： 构建邻接矩阵：每个节点的特征被赋予其邻接节点的特征加权和，这一过程通过构建邻接矩阵实现。 特征整合：通过矩阵乘法整合...