这里解释一下为什么是度矩阵的逆? 原始情况:矩阵相乘,节点A得到一个表示向量a,同理,节点E也得到一个表示向量b 现在情况:\tilde{D}^{-1}\left( \tilde{A}X \right),节点A度是2,就将得到的向量a乘以\frac{1}{2},节点E度是5,就将向量b乘以\frac{1}{5}。使用度矩阵的逆正好实现了对得到的结果向量取...
they commonly follow a seen-token-seen-document (STSD) paradigm to construct a fixed document-token graph with all seen documents (labeled or unlabeled) and tokens and perform transductive inference. Given a new document with unobserved tokens, the trained model cannot make an inference because nei...
论文信息 论文标题:Simple and Deep Graph Convolutional Networks论文作者:Ming Chen, Zhewei Wei, Zengfeng Huang, Bolin Ding, Yaliang Li论文来源:2020,PMLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 目前的 GNNs 是浅层的神经网络,且存在过平滑(over-smoothing)的问题。本文对 朴素版本的 GCN 加上...
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 Co...
transorm,whichcanutilizenodeeatureslocalstructuresduringpoolingprocess.Wedesignpoolinglayersbasedpoolingoperator,whichurthercombinedtradi-tionalGCNconvolutionallayersgraphneuralnetworkrameworkEigenGCNgraphclassifcation.TheoreticalanalysisunderstandEigenPoolingrombothlocalglobalperspectives.Experimentalresultsgraphclassifcationtask...
Learnable Graph Convolutional Network 在这部分提出了一个可学习的GCN,自动集成了由多个视图生成的邻接矩阵,并学习了一个包含更具有区别性的节点关系的图。 首先对各视图的邻接矩阵做自适应的加权和: 其中初始的邻接矩阵图由KNN进行初始化,可学习视图参数
论文解读:Graph Convolutional Networks for Text Classifification 先前的文本分类方法是基于CNN或RNN进行的,只能单独的对文本自身的上下文进行语义提取,而不能够对文本之间的相关信息进行表示。随着图结构在NLP领域的大放光彩,将图引入文本分类是新的思路。
#W(i, j)是同时包含单词i和j的滑动窗口的数量 #W是语料库中滑动窗口的总数 而对于PMI的意义,正的PMI表示语料库中单词的语义相关性很高,而负的PMI值表示语料库中的词的语义相关性很小或没有相关。因此,论文中旨在具有正PMI值的单词对之间添加边。 下图是文章中对GCN的示意图...
原始文档:https://www.yuque.com/lart/papers/exartx 文章是一片使用谱图卷积的一节近似方法简化一种有效的卷积神经网络的直接应用在图上的变体, 实现对于图结构数据的半监督学习 We motivate the choice of our convolutional architecture via alocalized first-order approximation of spectral graph convolutions....
Zhang G, Hu Z, Wen G, et al. Dynamic graph convolutional networks by semi-supervised contrastive learning[J]. Pattern Recognition, 2023, 139: 109486. 摘要导读 传统的图卷积网络(GCN)及其变体通常只通过数据集给出的拓扑结构传播节点信息。然而,给定的拓扑结构只能表示一定的关系,而忽略节点之间的一些相关...