【GCN】论文浅读:SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
作者在论文里用的tensorflow,但是也开源了一个简单, 容易扩展的pytorch版本。 pytorch版本中用的两个数据集都比较小,不是论文里用的数据集。这两个数据集在Kipf 16年经典的GCN论文用到了。节点数量分别约是2700,20000。 cora是一个机器学习论文引用数据集,提供了2708篇论文的引用关系,每篇论文的label是论文所属的...
论文:https://arxiv.org/abs/1703.02161 code: https://github.com/sk1712/gcn_metric_learning Metric learning with spectral graph convolutions on brain connectivity networks 2018 作者团队的联系方式。这个网址有:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811917310765#! 文章链接:file:///E:...
DisenGCN的关键成分是DisenConv,这是一个解耦的多通道卷积层。我们提出了一种新的邻域路由机制,该机制在DisenConv中执行,以识别可能导致给定节点到相邻节点的因素,并相应地将邻居发送到负责该因素的信道。该机制通过迭代分析节点及其邻居形成的潜在子空间簇,并将其投影到多个子空间中,从而推断出潜在因素。然后,Dis...
【论文解读】GCN论文阅读总结 本次要总结的论文是 Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering,论文链接GCN[1],参考的代码实现GCN-code[2]。 不得不说,读懂这篇论文难度较大,因为里面有许多数学推导,要了解较多的数学知识。本人数学一般,因此在读本论文的同时参考了网上部分较...
论文阅读06——《CaEGCN: Cross-Attention Fusion based Enhanced Graph Convolutional Network for Clustering》 Ideas: Model: Ideas: 提出一种基于端到端的交叉注意力融合的深度聚类框架,其中交叉注意力融合模块创造性地将图卷积自编码器模块和自编码器模块多层级连起来 ...
在3D 面部分析中,图神经网络(GNNs)应用面临数据不完整、噪声及数据稀缺等问题。研究人员提出 Kernel-Attentive Graph Convolutional Network(KA-GCN)。实验表明,该模型在多数据集任务上优于现有模型,为 3D 面部分析及相关领域提供新方法。 在科技飞速发展的当下,3D 面部分析技术在众多领域都有着广泛的应用前景,比如医...
本研究针对传统滑坡易发性评估(LSA)模型在微地形特征提取和空间自相关性建模方面的不足,创新性地提出基于等高线地形特征和图卷积网络(GCN)的ConToGCN模型。通过构建包含节点层、边层和子图层的三级拓扑结构,该模型实现了对坡面单元内复杂地形结构的精细化表征,在浙江长兴县的实验中取得AUROC 0.93、AUPR 0.94的优异性能...
GraphSAGE:小虎AI珏爷:论文阅读:空域GCN GraphSAGE(SAmple and aggreGatE)直推式图表示学习 小虎AI珏爷:GCN图卷积节点分类模型代码(Pytorch) 小虎AI珏爷:GCN Pytorch实现(GCN、GraphSAGE、GAT) 名词解释 Transductive是指:训练阶段与推理阶段都基于同样的图结构。 Inductive是指:训练阶段与推理阶段需要处理的图不同。通...
论文全称:Large Kernel Matters —— Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network 1、论文的思想 在GCN之前,普遍采用堆积小的卷积核的策略,因为这样做更加高效。然而,语义分割任务需要进行密集的逐像素预测,GCN论文指出大的卷积核对分类和定位非常的重要,所以设计了GCN (Global Convolutional Network)。