【GNN】第四章:图卷积层GCN 图神经网络和CNN网络一样:由基本的层+巧妙的架构设计 = 一个SOTA模型。所以我们的学习线路应该是先了解各种类型的层,然后学架构。但是由于每种类型的层都暗藏很多道道,内容较多,无法笼统的一带而过,所以先把GCN层单独拿出来详讲,为后面学其他层热个身。 这个链接 pytorch-geometric.readthe
这里涌现出了很多方法,例如GNN、DeepWalk、node2vec等等,GCN只是其中一种,这里只讲GCN,其他的后面有空再讨论。 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 classi...
【GNN】第五章:图神经网络架构中的基础设施——GCN、GAT、GraphSAGE、TopKPooling、GAP、GMP第四章讲GCN层时,就已经给大家梳理过:一个图神经网络模型 = 基本的层结构+巧妙的架构设计,并且给大家详细讲解了一种图卷积层GCN。本篇讲图神经网络中的其他各种层,下一个篇章讲GNN领域中的一些经典架构设计。一、图神经...
由于Cora数据集是一个有向图,而GCN本身使用的为无向图,其邻接矩阵是对称的,因此我们需要构造一个对称矩阵,如下: # build symmetric adjacency matrix 计算邻接矩阵的对称矩阵,因为cora是有向图,而GCN是无向图 adj = adj + adj.T.multiply(adj.T > adj) - adj.multiply(adj.T > adj) 1. 2. 其中adj.T...
GCN(图卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)和GNN(图神经网络)之间存在明显的区别,主要体现在它们处理的数据类型、核心思想及应用场景上。 GCN(图卷积神经网络): 数据类型:专门用于处理图结构数据,这种数据由节点和边组成,每个节点的邻居节点数并不固定。 核心思想:通过邻居节点的信息聚合来学习节点表示,精妙地设计了一...
2. GCN GCN详情可见之前的博客:GNN系列 GCN简述 推导理解 及 DGL 源码解析 GCN按传播方式分类: 基于空间域或顶点域vertex domain(spatial domain) 基于频域或谱域spectral domain 通俗点解释即为: 空域: 直接在图片的像素点上进行卷积 频域: 对图片进行傅里叶变换后,再进行卷积。
2025GNN图神经高效创新点分享:GCN图卷积、PyTorch GeometrCV算法工程师编辑于 2025年02月18日 22:27 整理了一份GNN图神经网络学习资料包: 1,GNN、GCN、GAT、PyTorch Geometric等图神经网络模型源码资料 2,图神经网络创新点及论文最新研究方向论文+源码资料 3,图神经网络零基础学习路线图 需要的小伙伴按下方图片...
图神经网络GNN 输入图,输出图 顶点向量V,边向量E,全局向量U各通过一个MLP(输入输出大小一样)只对属性变化,图的结构不变 最后一层:如果每个顶点最后做二分类,则把最后一层的顶点(向量表示)都送入同一个输出为2的全连接层 汇聚pooling: 想预测一个没有向量表示的点 ...
GCN图卷积神经网络 主要是聚合和GNN有所不同。 如果你认识的人很多,你的度就会很大,就被认识的人给评分了。防止某个人在社交网络影响过大。 GAT图注意力网络 自动学习节点之间互相的影响度 w相当于一个转置的作用,||表示把矩阵拼接起来。*表示点乘,向量内积。
### GNN与GCN的区别 在图形数据处理和分析领域,图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)和图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCNs)是两种重要的方法。尽管它们都属于图神经网络的范畴,但在具体实现和应用上存在一些显著的区别。以下是对GNN和GCN的详细比较: ### 一、基本概念 1. **图神经网络(GNN)**...