文章提出的GCN与CNN融合的特征细化骨骼行为识别方法在NTU-RGB+D 60和NTU-RGB+D 120两大基准数据集上取得了优异的性能,准确率分别达到了97.63%和91.16%,表明该方法具有优越的性能。 提出了一种GCN与CNN相结合的融合网络,通过邻接矩阵的设计聚合相邻骨骼节点的时空拓扑动态信息,同时利用CNN对时空的表征学习能力,有效地...
1.算法创新 卷积神经网络CNN主要应用于图像领域,但CNN处理的数据是具有显著标准的空间结构的,而网络拓扑图的数据并不具有标准空间结构。GCN 是对CNN在图论上的自然推广,GCN理论基础是谱图理论。 本质上,GCN 是谱图卷积的局部一阶近似,可以用于对局部图结构与节点特征信息进行编码生成节点Embedding。GCN适用性极广,能...
我的理解是作者是想给GCN找了个理论解释:GCN的是谱方法的一阶近似。 神经网络学习的是权重,CNN学习的是核,那GCN到底学习的是啥?这么一说好像又和图的拓扑没有关系? CNN也不符合严格数学意义上的卷积定义,CNN和GCN都只是比较契合数据本身的拓扑结构在进行计算。gcn虽然解释的时候是用谱方法解释的,但是已经简化太多...
当前针对蛋白质结构的方法很少,通常单独使用卷积神经网络 (CNN) 或图卷积网络 (GCN)。单独使用 CNN 或 GCN 存在以下问题: 使用CNN 时可能会发生信息丢失,因为它们的局部接受场可能无法捕捉蛋白质的整体结构。如果关键特征分布在很大的区域,CNN 可能会因为只关注局部区域而错过它们。同样,对于 GCN,如果蛋白质结构具有...
与CNN一样,GCN中的卷积核也作用于全图所有的节点,在每个节点出的计算中权重参数都是共享的,这样的处理方式大大减少了单层网络的参数量,可以有效避免过拟合现象的出现。 4.从模型的层面来看,感受域随着卷积层的增加而变大 ,到第二层的 ,在不断地扩大。在GCN中,中心节点可以融合的信息从一阶邻居拓展到二阶...
贪心学院:对比CNN,GCN的核心区别点在哪里?或者创新点在哪里? 卷积神经网络(CNN)在图像识别领域具有举足轻重的地位,这主要归功于其能有效利用图片在局部区域内的平移不变性(local translational invariance)。简单来说,由于图片可以被视作规整的二维矩阵,卷积核在图片中的任何位置进行平移时,其运算结果都保持一致,这便...
CNN的layer与GCN的layer的联系 1、数据的联系 可以这样理解,图像是图的一种特例,图像是有规则的阵列式排列,从而在卷积计算过程中不需要刻意的用邻接矩阵来描述各个像素(结点)之间的关联,但并不是我们不考虑图像像素之间的结构关系。相比来说,CNN是用来处理规则的图数据,也可以这样说,CNN无法处理非欧式结构的数据;GC...
基于注意力机制的CNN-GCN模型及其应用 2022年3月 第43卷 第3期计算机工程与设计C O M P U T E RE N G I N E E R I N GA N DD E S I G N M a r .2022V o l .43 N o .3 基于注意力机制的C N N -G C N 模型及其应用 李继龙1,霍纬纲1+,李 勤2(1.中国民航大学计算机科学与...
self-attention、non local networks与GCN在公式（1）中可以统一，公式为：其中，[公式] 为node的特征；[公式] 度量两个node之间的相似度；[公式] 归一化；[公式] 为输入特征通道数，[公式] 为输出特征通道数。定义[公式] ，则公式（1）可变为：对比公式（1）和公式（2），其中（1）通过[公式]...
BASGCN可以: 1、 减小信息损失和现有空域图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)对信息的不精确表示问题 2、 填补了传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和空域GCN的理论空白 3、在卷积过程中适应性区别特定节点的重要性 4、减小现有空域GCN中Weisfeiler-Lehman算法带来的tottering问题,提高了整个...