X代表输入特征,C表示输入通道,如上文的RGB通道等,C^{'}表示输出通道数,即卷积核个数,不同的颜色代表不同的卷积核。 而对于GCN而言,聪明的你也许以及发现,对于不同的输入通道而言,邻接矩阵(相当于卷积核)永远都是一样的,如下图所示(来源参考文献[3])。这种现象在一些论文中被称为耦合聚集。 尽管有部分论文...
学习了同济子豪兄对GCN卷积的讲解,包括了一些自己对知识的理解和归纳总结,如有错误请指正。 图卷积神经网络的基础知识 GCN本质上就是一种消息传递的节点计算图,他有几层就代表他通过几阶邻居来构建自己的嵌入,如下图,两层GCN网络表示它通过邻居和邻居的邻居来构建自己的嵌入。 如下图, xv 表示输入节点的向量,它...
通俗理解就是在拓扑图中每个顶点的相邻顶点数目都可能不同,那么当然无法用一个同样尺寸的卷积核来进行卷积运算。 由于CNN无法处理Non Euclidean Structure的数据,又希望在这样的数据结构(拓扑图)上有效地提取空间特征来进行机器学习,所以GCN成为了研究的重点。 广义上来讲任何数据在赋范空间内都可以建立拓扑关联,谱聚类...
这里的图指的是Graph,而非Image, 图论中的图,表达节点关系(想下拓扑图),而非图像表达像素值,图论中的图是可以有孤立节点的,但是在图神经网络中没见过,所以应该也非特别准确。图神经网络即基于图结构的神经网络(后文慢慢解释)。 图 GCN 图卷积网络 我们数学化一点更好理解,图卷积网络(GCN)是一种在图上操作的...
GCN是一种卷积神经网络，它可以直接在图上工作，并利用图的结构信息。它解决的是对图（如引文网络）中的节点（如文档）进行分类的问题，其中仅有一小部分节点有标签（半监督学习）。在Graphs上进行半监督学习的例子。有些节点没有标签（未知节点）。 主要思想 就像"卷积"这个名字所指代的那样，这个想法来自于图像，...
主要是关于图卷积网络的一些基本操作,原始论文可以在这找到https://arxiv.org/abs/1609.02907,如果对CS224w感兴趣,课程主页http://web.stanford.edu/class/cs224w/,目前是2021年的课程,视频好像还没放出来,2019年的课程http://snap.stanford.edu/class/cs224w-2019/,
成功上岸!一口气学完GCN图卷积神经网络、PyG工具包、GAE图自编码器、GGN图生成网络、GRN图循环网络、GAT图注意力网络GNN图神经网络!博士杀疯了! 2.5万 12 21:13 App 图神经网络项目实战 4 GNN+LSTM模型StemGNN 3.1万 141 1:44:16 App 深度学习-自编码器(Auto-Encoders)基本原理及项目实战[基于PyTorch实现] ...
和卷积神经网络不同的是,卷积神经网络的卷积核是很重要的汇聚特征时的对特征做的权重分配,这个权重是训练出来的,但是GCN却是写死在网络中的,这个权重不能被训练。因为点和点的关系是被边决定的,边的权重决定了一个点的邻居谁更重要,因此没办法也不应该有一个可以被训练的权重矩阵。
GCN,图卷积神经网络,实际上跟CNN的作用一样,就是一个特征提取器,只不过它的对象是图数据。 GCN精妙地设计了一种从图数据中提取特征的方法,从而让我们可以使用这些特征去对图数据进行节点分类 (node classification)、图分类(graph classification)、边预测(link prediction),还可以顺便得 ...