上图中的GCN输入一个图,通过若干层GCN每个node的特征从X变成了Z,但是,无论中间有多少层,node之间的连接关系,即A,都是共享的。 假设我们构造一个两层的GCN,激活函数分别采用ReLU和Softmax,则整体的正向传播的公式为: 最后,我们针对所有带标签的节点计算cross entropy损失函数: 就可以训练一个node classification的...
GCN 是对卷积神经网络在 graph domain 上的自然推广。 它能同时对节点特征信息与结构信息进行端对端学习,是目前对图数据学习任务的最佳选择。 图卷积适用性极广,适用于任意拓扑结构的节点与图。 在节点分类与边预测等任务上,在公开数据集上效果要远远优于其他方法。
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详解GCN原理-公式推导 技术标签:神经网络人工智能机器学习深度学习 查看原文 【论文笔记】Graph Transformer Networks 。 homogeneous 同质图,具有一种类型的节点和边的标准图。 Related Work 传统的GNN是一种两阶段的方法,但每个问题都需要手工构建元路径。这些元路径的选择对下游分析的准确性有很大的影响。 包括spectral...
GCN问世已经有几年了(2016年就诞生了),但是这两年尤为火爆。本人愚钝,一直没能搞懂这个GCN为何物,最开始是看清华写的一篇三四十页的综述,读了几页就没读了;后来直接拜读GCN的开山之作,也是读到中间的数学部分就跪了;再后来在知乎上看大神们的讲解,直接被排山倒海般的公式——什么傅里叶变换、什么拉普拉斯算子等...
一GCN简介 GNN 模型主要研究图节点的表示(Graph Embedding),图边结构预测任务和图的分类问题,后两个任务也是基于 Graph Embedding 展开的。目前论文重点研究网络的可扩展性、动态性、加深网络。 谱卷积有理论支持,但有时候会受到拉普拉斯算子的限制;而空间域卷积更加灵活,主要困难在于选择定量邻域上,没有统一理论。
GNN图神经网络原理精讲:图卷积GCN、图注意力机制、PyTorch Geometric、图相似度计算全详解,半天带你搞定GNN! 人工智能与Python 613 20 2:34:30 异构图神经网络:从R-GCN到HetG,原理详解+项目实战,迪哥半小时带你吃透异构图神经网络! 迪哥带你学CV 2446 23 20:23:37 122集付费!CNN、RNN、GAN、GNN、...