GCN是GNN的一个分支,全称为图卷积神经网络,顾名思义,GCN是在图上进行“卷积”操作的GNN,这里用引号是因为GCN的操作并不是卷积神经网络里的那个卷积,这里的卷积,是因为GCN的运算是在聚合节点周围其他节点的信息,与卷积神经网络(CNN)的行为类似。不过话说回来,CNN里的“卷积”,也并不是不是数学意义上的卷积。 卷...
4 PyTorch 实现 接下来,看看如何在 PyTorch 中实现图卷积网络。 首先,在类的初始化方法__init__中,我们会设置好邻接矩阵A、度矩阵D和权重矩阵W。 然后,在模型的前向传播过程中,利用这些组件来构建节点的新特征矩阵H。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class GCNLayer(nn...
在多方因素的成功推动下,研究人员借鉴了卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想,定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构,由此一个新的研究热点——“图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)”应运而生。 图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN)、 图注意力网络(Graph Attention Networks)、图自编码器( Grap...
forked fromcaoyusang/Pytorch-GCN 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 master 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail
Python-PyTorch实现的ClusterGCN一种用于训练深度和大型图形卷积网络的高效算法 A PyTorch implementation of "Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks" (KDD 2019). 上传者:weixin_39840387时间:2019-08-11 ...
节点分类任务实现 Cora数据集 搭建GCN模型 训练与测试 迭代并输出 完整代码 基本介绍 PyTorch Geometric PyG(PyTorch Geometric)是一个基于PyTorch的库,可以轻松编写和训练图神经网络(GNN),用于与结构化数据相关的广泛应用。 它包括从各种已发表的论文中对图和其他不规则结构进行深度学习的各种方法,也称为几何深度学习。
GCN小总结 1 . 在忽略输入通道和输出通道的情况下,卷积核只有一个可学习的参数,极大的减少的参数量。 2 . 虽然卷积核大小减少了(GCN仅仅关注于一阶邻域,类似经典卷积网络的卷积核),但是原作者认为,通过多层叠加GCN的方式,也可以起到扩大感受感受野的作用。