2)、局限于浅层:GCN论文中表明,目前GCN只局限于浅层,实验中使用2层GCN效果最好,为了加深,需要使用残差连接等trick,但是即使使用了这些trick,也只能勉强保存性能不下降,并没有提高,Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning一文也针对When GCNs Fail ?这个问题进行了分析。虽然有...
目前,大多数图神经网络模型都有一个某种程度上通用的普遍框架。我把这些模型称作图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCNs);卷积,是因为滤波器参数通常在图的所有位置中共享(或在其子集,参见 Duvenaud et al. NIPS 2015)。 对这些模型来说,目标是学习图的信号/特征函数G =(V, E),它的输入如下: 对每个节...
GCNs中利用标准CNN能过保持平移不变性,仅依赖于排序函数。因此,节点选择和排序的标准至关重要。PATCHY-SAN中,排序是基于图标记的,但是图标记值考虑了图结构,忽略了节点的特征信息。 Large-scale Graph Convolution Networks (LGCN) LGCN(Large-scale learnable graph convolutional networks,SIGKDD 2018)提出了一种基于...
顾名思义，图卷积网络(Graph Convolution Networks，GCNs)，利用卷积神经网络的思想重新定义非欧数据域，...
目前,大多数图神经网络模型都有一个某种程度上通用的普遍框架。我把这些模型称作图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCNs);卷积,是因为滤波器参数通常在图的所有位置中共享(或在其子集,参见 Duvenaud et al. NIPS 2015)。 对这些模型来说,目标是学习图的信号/特征函数G =(V, E),它的输入如下: ...
在前两篇文章中,我们揭开了图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)的神秘面纱,从它们的基础概念、工作原理到图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCNs)的深入探讨。我们学习了GNN如何利用图数据结构,以及GCNs如何通过一种特殊的“卷积”操作来处理图结构数据,实现节点之间信息的有效聚合。这些技术使我们能够在各种...
作者提出了一个高度可扩展的GCN框架,在一个有30亿节点和180亿条边的巨大图上运行——这个图比GCNs的典型应用大10000倍。PinSage利用了几个关键的改进来显著提高GCN的可伸缩性: 动态卷积:传统的GCN算法通过将特征矩阵乘以全图拉普拉斯函数的幂来实现图卷积。相比之下,PinSage算法通过对一个节点周围的邻域进行采样,并从...
例如Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks一文中的GCN形式,其实是二阶Chebyshev多项式推导出的特例。 在我最近发表的一篇论文中:就是用这种GCN形式作为基于有限检测器的路网规模交通流量估计问题(一种特殊的时空矩阵填充问题)的baseline,即原文4.2节部分的CGMC模型。感兴趣的朋友可以阅读如下的...
1.1 Spectral-based Graph Convolutional Networks 在大学里学过《数字信号处理》这门课程的朋友应该会记得,在这门课上我们通过引入傅里叶变换将时域信号转换到频域进行分析,进而我们完成一些我们在时域上无法完成的操作,基于频谱的图卷积网络的核心思想正是来源于此。
目前,大多数图神经网络模型都有一个某种程度上通用的普遍框架。我把这些模型称作图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCNs);卷积,是因为滤波器参数通常在图的所有位置中共享(或在其子集,参见 Duvenaud et al. NIPS 2015)。 对这些模型来说,目标是学习图的信号/特征函数G =(V, E),它的输入如下: ...