2、定义GCN from dgl.nn import GraphConv class GCN(nn.Module): def __init__(self, in_feats, h_feats, num_classes): super(GCN, self).__init__() self.conv1 = GraphConv(in_feats, h_feats) # 输入节点的特征维度in_feats=1433,隐藏层节点特征维度h_feats=16 self.conv2 = GraphConv(h...
2.3卷积操作:在GCNs中,卷积操作是通过聚合邻居节点的特征来实现的。这通常涉及到加权平均或求和操作,权重可以是固定的或通过可学习的参数来确定。2.4多层GCN:为了捕捉更深层次的邻域信息,GCNs通常包含多个卷积层。每一层都会生成新的节点表示,这些表示在下一层中作为输入。三、节点分类任务 在节点分类任务中,...
一个对论文DROPEDGE: TOWARDS DEEP GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS ON NODE CLASSIFICATION(Dropedge:面向节点分类的deepGCN)进行讲解的原创PPT,有21页。 GCN2020-11-20 上传大小:861KB 所需:16积分/C币 人工智能AI源代码解析-AM-GCN:自适应多通道图卷积网络 ...
节点分类 - 飞桨AI Studio
IJCAI 2020 论文推荐: Multi-Class Imbalanced Graph Convolutional Network Learning 联网数据通常显示偏态类分布的帕累托原理(即80/20规则),其中大多数顶点属于少数多数类,而少数类只包含少数实例。当出现不平衡的类分布时,现有的图嵌入学习往往会偏向多数类的节点,而少数类的节点则训练不足。
一、图卷积网络(GCN)的基本原理 图卷积网络的核心思想是将卷积操作从传统的欧几里得空间扩展到图结构上。在图数据中,每个节点的特征可以通过其邻域节点的特征来增强。图卷积网络通过聚合邻居节点的信息来更新每个节点的表示,从而学习到节点的高维表示,这些表示可以用于后续的分类任务。
一、图卷积网络(GCN)的基本原理 图卷积网络的核心思想是将卷积操作从传统的欧几里得空间扩展到图结构上。在图数据中,每个节点的特征可以通过其邻域节点的特征来增强。图卷积网络通过聚合邻居节点的信息来更新每个节点的表示,从而学习到节点的高维表示,这些表示可以用于后续的分类任务。
一、图卷积网络(GCN)的基本原理 图卷积网络的核心思想是将卷积操作从传统的欧几里得空间扩展到图结构上。在图数据中,每个节点的特征可以通过其邻域节点的特征来增强。图卷积网络通过聚合邻居节点的信息来更新每个节点的表示,从而学习到节点的高维表示,这些表示可以用于后续的分类任务。
一、图卷积网络(GCN)的基本原理 图卷积网络的核心思想是将卷积操作从传统的欧几里得空间扩展到图结构上。在图数据中,每个节点的特征可以通过其邻域节点的特征来增强。图卷积网络通过聚合邻居节点的信息来更新每个节点的表示,从而学习到节点的高维表示,这些表示可以用于后续的分类任务。