GCN和GAT的关键区别在于,如何聚合来自临近邻居的信息(指一条,文章里说的是one-hop)。 对于GCN而言, 一个图的卷积运算产生邻节点特征的归一化和。 其中N(i)为其一跳邻居的集合(若要在集合中包含vi,只需向每个节点添加一个自循环,意思就是说如果得到的新节点如果要有老节点本身,那么要有自环) 是一个基于图结...
百度试题 结果1 题目GRN、GCN和GAT的主要区别 A. 不同结点之间所交换信息的编码方式不同 B. 不同结点之间交换信息的方法不同 C. embedding层信息编码的算法不同 D. 输出层的计算方式不同 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
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不同的是GCN利用了拉普拉斯矩阵,GAT利用attention系数。一定程度上而言,GAT会更强,因为 顶点特征之间的相关性被更好地融入到模型... 查看原文 DeepLearning | 图卷积网络基于拓扑结构的分类(T-GCN) GCN可以获得的值。其次,我们证明显式地将拓扑特征作为输入添加到GCN中与节点上的外部信息结合时,不会提高准确性。