没错,确实是这样,同时为了使得GCN能够捕捉到K-hop的邻居节点的信息,作者还堆叠多层GCN layers,如堆叠K层有: 上述式子还可以使用矩阵形式表示如下, 其中 是归一化之后的邻接矩阵, 相当于给 层的所有节点的embedding做了一次线性变换,左乘以邻接矩阵表示对每个节点来说,该节点的特征表示为邻居节点特征相加之后的结果。
这使得层数成为每个节点可以走的最大跳步。所以，这取决于我们认为一个节点应该从网络中获取多远的信息，我们可以为#layers设置一个合适的数字。但同样，在图中，通常我们不希望走得太远。设置为6-7跳，我们就几乎可以得到整个图，但是这就使得聚合的意义不大。例： 收集目标节点 i 的两层信息的过程 GCN应该叠加...
没错,确实是这样,同时为了使得GCN能够捕捉到K-hop的邻居节点的信息,作者还堆叠多层GCN layers,如堆叠K层有: 上述式子还可以使用矩阵形式表示如下, 其中 是归一化之后的邻接矩阵, 相当于给 层的所有节点的embedding做了一次线性变换,左乘以邻接矩阵表示对每个节点来说,该节点的特征表示为邻居节点特征相加之后的结果。
这使得层数成为每个节点可以走的最大跳步。所以,这取决于我们认为一个节点应该从网络中获取多远的信息,我们可以为#layers设置一个合适的数字。但同样,在图中,通常我们不希望走得太远。设置为6-7跳,我们就几乎可以得到整个图,但是这就使得聚合的意义不大。 例: 收集目标节点 i 的两层信息的过程 例: 收集目标节...
五、layers.py 属性定义、参数初始化、前向传播以及字符串表达四个方面对代码进一步解析。 1. 属性定义 GraphConvolution作为一个类,首先需要定义其相关属性。 主要定义了其输入特征in_feature、输出特征out_feature两个输入,以及权重weight和偏移向量bias两个参数,同时调用了其参数初始化的方法。 (参数初始化此处没有...
(A, features), self.kernel) if self.use_bias: output += self.bias act = self.activation(output) # act._uses_learning_phase = features._uses_learning_phase return act # 定义GCN模型 def GCN(adj_dim, feature_dim, n_hidden, num_class, num_layers=2, activation=tf.nn.relu, dropout_...
layers): if i!=0: h = self.dropout(h) h = layers(self.g, h) return h 3.2 Second version 3.2.1 ndata DGL 的第二种写法:使用用户自定义的 Message 和 Reduce 函数 ndata 是 DGL 的一个特殊的语法,可以用于赋值(获得)某些节点的特征: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x...
n_layers, # 层数,每一层是最基本的卷积操作 activation, # 激活函数 dropout): super(GCN, self).__init__() self.layers = nn.ModuleList() # input layer self.layers.append(GCNLayer(g, in_feats, n_hidden, activation, dropout)) # hidden layers ...
import torchnn as nnimport torchnnfunctional as Ffrom layers import GraphConvolution 接着，定义GCN类：class GCN(nn.Module): def __init__(self, nfeat, nhid, nclass, dropout): super(GCN, self).__init__() self.gc1 = GraphConvolution(nfeat, nhid) self.gc2 = GraphConvolutio...
#layers的含义 层数是指节点特征能够传输的最远距离。例如,在1层的GCN中,每个节点只能从其邻居那里获得信息。每个节点收集信息的过程是独立进行的,对所有节点来说都是在同一时间进行的。 当在第一层的基础上再叠加一层时,我们重复收集信息的过程,但这一次,邻居节点已经有了自己的邻居的信息(来自上一步)。这使得...