GCN 是对CNN在图论上的自然推广,GCN理论基础是谱图理论。 本质上,GCN 是谱图卷积的局部一阶近似,可以用于对局部图结构与节点特征信息进行编码生成节点Embedding。GCN适用性极广,能适用于任意网络拓扑结构图。 2.算法原理 GCN算法原理主要包括传播、聚合和非线性变换,具体解释如下: 传播是指图中的每一个节点将自身...
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多了一个邻接矩阵，区别就是加入了图神经网络论文好写一点
第二、减少计算量,计算量和我们每次输入出的样本大小有关,例如高光谱的数据,UP数据集有4w多个样本,每个样本的波段数103(信号),在这个例子中,如果直接使用GCN的话,需要以此输入所有的样本,那么D和A是40000×40000的矩阵,H是40000×103的矩阵,W是103×103的矩阵,计算复杂度为(40000 * 103 * 103),而在CNN中每...
CNN与GCN的关系: CNN(Convolutional Neural Networks)是卷积神经网络,本质上是利用共享参数的过滤器,通过计算中心像素点以及相邻像素点的加权和构成feature map,实现空间特征的提取。其中的加权系数就是卷积核的权重系数,它是随机化初值,然后根据误差函数通过反向传播梯度下降进行迭代优化。
GCN VS 传统 CNN (Convolution 网络) 传统Convolution 网络适用于常见的文本,图像这种规则的数据结构。然而现实生活场景中信息之间的结构大多数是不规则的,如用户购买商品这样一种复杂的结构传统的网络不再适用。而图像上的卷积操作,与图结构上的卷积操作,最大的一个区别就在于: ...
GCN损失函数 6.4 GCN的过平滑问题 频域视角 空域角度 如何解决过平滑? 6.GCN的性质 6.1 GCN和CNN的联系 从本质上看,二者都是聚合邻域信息的运算,只是作用的数据对象不同。 1.图像是一种特殊的图数据 CNN与GCN的最大区别是没有显式地表达出邻接矩阵,如果我们将图像中的每个像素视作一个节点,那么以 ...
对于图(pictures)的处理,CNN是一件大法宝;但是由于CNN处理的对象都是Euclidean Structure,无法对Non Euclidean Structure数据进行处理。图(graph)就是典型的Non Euclidean Structure数据。所以GCN(Graph Convolutional Network)应运而生。 研究GCN的原因,主要可以简答概括为三点(参考知乎superbrother 的回答): ...