优点:GCN作为近年图神经网络的基础之作,对处理图数据非常有效,其对图结构的结构信息和节点的属性信息同时学习,共同得到最终的节点特征表示,考虑到了节点之间的结构关联性,这在图操作中是非常重要的。 缺点:过平滑问题(多层叠加之后,节点的表示向量趋向一致,节点难以区分),由于GCN具有一个低通滤波器的作用(j聚合特征时...
而图能够引入额外的信息,比如以词作为节点,在构图时引入的依存关系,实体信息(这种没看到应用在文本分...
而图能够引入额外的信息,比如以词作为节点,在构图时引入的依存关系,实体信息(这种没看到应用在文本分...
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
图卷积神经网络(GCN)会训练边的权重吗? 1 个回答 图卷积GCN领域有没有类似反卷积的技术。就是从图卷积的输出隐表示向量,再反向恢复出图的节点和图结构? 3 个回答 图卷积网络(GCN)训练中如何引入节点的固有属性? 0 个回答帮助中心 知乎隐私保护指引申请开通机构号联系我们 举报中心 涉未成年举报网络谣言举报涉企...