【6】^如何理解 Graph Convolutional Network(GCN)?https://www.zhihu.com/question/54504471 【7】^GNN 系列:图神经网络的“开山之作”CGN模型 https://mp.weixin.qq.com/s/jBQOgP-I4FQT1EU8y72ICA 【8】^Inductive Representation Learning on Large Graphs(2017NIPS) https://cs.stanford.edu/people/jure...
四、Graph Convolution Network Deep Learning中的Graph Convolution Deep learning 中的Graph Convolution直接看上去会和第6节推导出的图卷积公式有很大的不同,但是万变不离其宗,(1)式是推导的本源。 Deep learning 中的Convolution就是要设计含有trainable共享参数的kernel,从(1)式看很直观:graph convolution中的卷积...
1. Convolutional Neural Network CNN 在图像识别等任务中具有重要作用,主要是因为 CNN 利用了图片在其域中的平移不变性。由于图结构不存在平移不变性,所以 CNN 无法直接在图上进行卷积。 1.1 Translational Invariance 刚刚提到 CNN 之所以可以应用到图像而无法应用到图网络中主要是因为图像具有「平移不变形(translational...
如何理解 Graph Convolutional Network(GCN)? 阳光下没有新鲜事,但是,换个角度看总会看到不一样的景象 傅里叶变换是论文中采用的比较正统的思路(谱域)。不过这些视角对于新人来说可能没那么好理解,空域(不进行傅里叶变换,直接利用相邻节点求卷积)...
图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)是近年来逐渐流行的一种神经网络结构。不同于只能用于网格结构(grid-based)数据的传统网络模型 LSTM 和 CNN,图卷积网络能够处理具有广义拓扑图结构的数据,并深入发掘其特征和规律,例如 PageRank 引用网络、社交网络、通信网络、蛋白质分子结构等一系列具有空间拓扑图结构的不...
图片来源 : A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences (2014) 另一个超参数是步幅大小,即每一步滤波移动的大小。如果步幅为1,则滤波会有重叠。如果步幅比较大,则滤波比较少,输出单元个数越少。下面是示例 图片来源 http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ ...
这就是谱域图卷积网络的理论基础了。这种思路就是希望借助图谱的理论来实现拓扑图上的卷积操作。从整个研究的时间进程来看:首先研究GSP(graph signal processing)的学者定义了graph上的Fourier Transformation,进而定义了graph上的convolution,最后与深度学习结合提出了Graph Convolutional Network。
Graph Convolution的理论告一段落了,下面开始介绍Graph Convolution Neural Network。 8 Deep Learning中的Graph Convolution Deep learning 中的Graph Convolution直接看上去会和第6节推导出的图卷积公式有很大的不同,但是万变不离其宗,(1)式是推导的本源。 第1节的内容已经解释得很清楚:Deep learning 中的Convolution...
Graph Convolution的理论告一段落了,下面开始介绍Graph Convolution Neural Network。 8 Deep Learning中的Graph Convolution Deep learning 中的Graph Convolution直接看上去会和第6节推导出的图卷积公式有很大的不同,但是万变不离其宗,(1)式是推导的本源。 第1节的内容已经解释得很清楚:Deep learning 中的Convolution...
CoraFull:完整的”Cora”引用网络数据集,数据为无向图,来源于论文Deep Gaussian Embedding of Graphs: Unsupervised Inductive Learning via Ranking。节点代表文档,边代表引用关系。 Coauthor:共同作者网络数据集,包括”CS”和”Physics”,数据都为无向图,来源于论文Pitfalls of Graph Neural Network Evaluation。节点...