在本文中,我们将图神经网络划分为五大类别,分别是:图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN)、图注意力网络(Graph Attention Networks)、图自编码器( Graph Autoencoders)、图生成网络( Graph Generative Networks) 和图时空网络(Graph Spatial-temporal Networks)。 符号定义 1、图卷积网络(Graph Convolution Networks...
因此,本文试图沿着图神经网络的历史脉络,从最早基于不动点理论的图神经网络(Graph Neural Network, GNN)一步步讲到当前用得最火的图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Network, GCN), 期望通过本文带给读者一些灵感与启示。 本文的提纲与叙述要点主要参考了2篇图神经网络的Survey,分别是来自IEEE Fellow的A Comp...
因此,本文试图沿着图神经网络的历史脉络,从最早基于不动点理论的图神经网络(Graph Neural Network, GNN)一步步讲到当前用得最火的图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Network, GCN), 期望通过本文带给读者一些灵感与启示。 1. 本文...
No.3 L^{rw}=D^{-1}L 定义的叫Random walk normalized Laplacian,有读者的留言说看到了Graph Convolution与Diffusion相似之处,当然从Random walk normalized Laplacian就能看出了两者确有相似之处(其实两者只差一个相似矩阵的变换,可以参考Diffusion-Convolutional Neural Networks,以及下图) 不需要相关内容的读者可以略...
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...
本文的提纲与叙述要点主要参考了2篇图神经网络的Survey,分别是来自IEEE Fellow的 A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks [1] 以及来自清华大学朱文武老师组的 Deep Learning on Graphs: A Survey [7], 在这里向两篇Survey的作者表示敬意。 同时,本文关于部分图卷积神经网络的理解很多都是受到知乎问题[8]...
图神经网络(Graph Neural Network) 首先要澄清一点,除非特别指明,本文中所提到的图均指图论中的图(Graph)。它是一种由若干个结点(Node)及连接两个结点的边(Edge)所构成的图形,用于刻画不同结点之间的关系。下面是一个生动的例子,图片来自论文[7]:
上述代码中,首先定义了一个GraphConvolution类,它表示图卷积层,用于对输入特征进行线性变换和图卷积操作。然后定义了一个GCN类,它由两个图卷积层组成,用于构建完整的图卷积网络模型。在forward方法中,通过调用GraphConvolution类的forward方法...
1、图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN) 图卷积网络将卷积运算从传统数据(例如图像)推广到图数据。其核心思想是学习一个函数映射 ,通过该映射图中的节点 可以聚合它自己的特征 与它的邻居特征 ( )来生成节点 的新表示。图卷积网络是许多复杂图神经网络模型的基础,包括基于自动编码器的模型、生成模型和时空网...
self.gc1 = GraphConvolution(nfeat, nhid) self.gc2 = GraphConvolution(nhid, nclass) def forward(self, input, adj): h1 = F.relu(self.gc1(input, adj)) logits = self.gc2(h1, adj) return logits 这里的激活函数采用ReLU,后面,将用这个网络实现一个图中节点的半监督分类任务。