GCN 中给出了图卷积的计算公式，如下所示，其中 H(l) 表示节点在第 l 层的特征向量，H(l+1) 表示经过卷积后节点在第 l+1 层的特征向量，W(l) 表示第 l 层卷积的参数，σ 表示激活函数。而由矩阵 A、D组成的部分是一种拉普拉斯矩阵 (Laplacian matrix)，A+I 中的 I 为单位矩阵，即对角线为 1，其...
公式中的与对称归一化拉普拉斯矩阵十分类似,而在谱图卷积的核心就是使用对称归一化拉普拉斯矩阵,这也是GCN的卷积叫法的来历。原论文中给出了完整的从谱卷积到GCN的一步步推导,我是看不下去的,大家有兴趣可以自行阅读。 四、GCN 有多牛 在看了上面的公式以及训练方法之后,我并没有觉得GCN有多么特别,无非就是一个设...
L=Δf(x,y)=∇2f(x,y)=f(x+1,y)+f(x−1,y)+f(x,y+1)+f(x,y−1)−4f(x,y) 但是在图信号里,它又有稍微的不一样。 L=Δf(x,y)=Δf(i)=f(xi+1,yj)+f(xi−1,yj)+f(xi,yj+1)+f(xi,yj−1)−4f(xi,yj)=f(xi+1,yj)−f(xi,yj)+f(xi−1,yj)−f...
课时1视频LSTM_GCN 火车票识别项目简介13:33 免费试听 课时2视频图卷积神经网络(GNN:GCN)扫盲11:59 课时3视频GCN邻接矩阵标准化公式解读(1)10:38 课时4视频GCN邻接矩阵标准化公式解读(2)08:15 章节2:数据预处理 课时5视频PaddleOCR识别火车票信息(1)17:34 ...