三、定义GCN网络 这里我们就不重点介绍GCN网络了,相信大家能够掌握基本原理,本文我们使用的是PyG定义网络层,在PyG中已经定义好了GCNConv这个层,该层采用的就是GCN机制。 对于GCNConv的常用参数: in_channels:每个样本的输入维度,就是每个节点的特征维度 out_channels:经过注意力机制后映射成的新的维度,就是经过GAT后...
GCN原理可以参考:ICLR 2017 | GCN:基于图卷积网络的半监督分类。 一开始是打算手写一下GCN,毕竟原理也不是很难,但想了想还是直接调包吧。在使用各种深度学习框架时我们首先需要知道的是框架内的数据结构,因此这篇文章分为两个部分:第一部分数据处理,主要讲解PyG中的数据结构,第二部分模型搭建。
通过这些步骤，我们构建了一个简单的GCN图卷积层，类似于论文[1]中所描述的模型。这一层为后续的图神经网络分析任务提供了强大的支持。接下来，我们将继续探讨GCN中的图卷积层。在实现这一层时，一个重要的步骤是计算权重矩阵的大小，并对其进行适当的处理。具体来说，我们会使用PyTorch框架中的方法，来获取权重矩阵...
实现流程 以下表格展示了实现 GCN 的主要步骤: 步骤详细说明 步骤1: 环境准备 确保你已经安装了 Python 和 PyTorch。你可以通过以下命令来安装 PyTorch: AI检测代码解析 pipinstalltorch torchvision torchaudio 1. 步骤2: 导入必要的库 在Python 中导入我们需要的库: ...
GCN的原理及其代码实现 图数据的特征性质 图像数据是一种特殊的图数据,图像数据是标准的2D网格结构图数据。图像数据的CNN卷积神经网络算法不能直接用在图数据上,原因是图数据具有以下特殊性。 节点分布不均匀:图像数据及网格数据诶个节点只有4个邻接点,因此可以定义均匀的卷积操作,但是图数据节点的度数可以任意变化,即...
GCN的实现中，自循环、线性变换和归一化都在forward()方法中处理。GraphSAGE和GAT是空域GCN的代表，前者通过邻接节点的平均聚合更新节点嵌入，后者引入注意力机制，自注意力和掩码注意力结合，赋予节点关注其邻居的权重。构建优化器如Adam用于训练，最后进行训练和测试，输出训练结果。
GCN及其变体已经成功应用在自然语言处理、计算机视觉以及推荐系统中,刷新了各项任务的性能记录,GCN被认为是近几年最具价值的研究方向。本文浅谈GCN的原理,并基于自己的理解,参考了网上相关代码,实现了两层GCN,算是对GCN的一种入门吧。 节点分类问题传统做法
图卷积操作是GCN的核心,它包括以下两个步骤: 1.聚合邻居信息:每个节点收集其邻居节点的特征,并可能包括自己的特征,通常使用邻接矩阵与特征矩阵的乘积来实现。 2.转换特征表示:聚合后的信息通过一层神经网络(通常是线性变换后接非线性激活函数)进行处理,以生成新的节点表示。 GCN迭代公式如下所示: 其中, ̂ = +...
Tensorflow版本实现代码:https://github.com/tkipf/gcn Pytorch实现版本代码:https://github.com/tkipf/pygcn GCN 引入 首先我们要明确输入到神经网络中的东西有哪些? 节点特征, 用 X∈RdX \in \mathbb{R}^dX∈Rd 表示, 其中 ddd 表示节点特征维度 邻接矩阵,用 A∈RN×NA \in \mathbb{R}^{N \times N...
上面介绍的空域角度理解的GCN,但是你要明白实际上GCN是一种基于频域的方法,空间域的GCN只是频域GCN推导的一个特例,然后从空间角度解读出来而已,另外还需要明确一点,卷积和空间域变换一样只是为了提取相邻节点的信息,对节点的特征进行重新表示,卷积后各个节点的新的特征可以输入到神经网络中进行分析(BP网络),下面从频率...