1.操作对象不同 GCN主要用于处理图结构数据,其操作对象是节点和边,关注的是节点间的邻接关系。Self-attention机制则被广泛应用于处理序列数据,其操作对象是序列中的元素,关注的是元素间的相关性。 2.信息聚合方式不同 在信息聚合上,GCN主要采用邻居节点信息的平均或加权平均来更新节点的特征。而self-attention机制...
self).__init__()self.conv1=pyg_nn.GCNConv(in_channels,2*out_channels,cached=True)self.conv2...
那么说白了GCN和Self-attention都落在Message Passing(消息传递)框架里。GCN中的Message从节点的邻居节点传播来,Self-attention的Message从Query的Key-Value传播来。如果称所有的Message Passing函数都是GCN的话,那么Self-attention也就是GCN作...
self-attention的每一次是为了轻重有别，这里的D一般是输入的句子；而GCN则更像是堆叠了很多层的Linear ...
GCN主要用于处理图结构数据,其操作对象是节点和边,关注的是节点间的邻接关系。Self-attention机制则被广泛应用于处理序列数据,其操作对象是序列中的元素,关注的是元素间的相关性。 2.信息聚合方式不同 在信息聚合上,GCN主要采用邻居节点信息的平均或加权平均来更新节点的特征。而self-attention机制则计算序列中每个元素...
那么说白了GCN和Self-attention都落在Message Passing(消息传递)框架里。GCN中的Message从节点的邻居节点传播来,Self-attention的Message从Query的Key-Value传播来。如果称所有的Message Passing函数都是GCN的话,那么Self-attention也就是GCN作用Query和Key-Value所构成Complete Garph上的一种特例。
该论文发表于 IEEE Transactions on Image Processing 2024(CCF A类),题目为《SelfGCN: Graph Convolution Network with Self-Attention for Skeleton-Based Action Recognition》。 合肥大学的吴志泽副教授为论文的第一作者,合肥大学的汤卫思教授为本文通讯作者。
self-attention中的key和value都是输入序列本身的一个变化,这也是self-attention的另外一层含义:即输入自身同时作为key和value (query,key,value三者是同一种参数时,该注意力机制就是self-attention)。 最近看的一篇代码中关于self-attention的编码: class SAM(nn.Module): ...
SG-GAN: Adversarial Self-Attention GCN for Point Cloud Topological Parts Generation 来自 国家科技图书文献中心 喜欢 0 阅读量: 354 作者:Y Li,G Baciu 摘要: Point clouds are fundamental in the representation of 3D objects. However, they can also be highly unstructured and irregular. This makes it...
Graph Attention Networks 是发表在 ICLR 2018 的一项工作,本文作者提出了一种新的 GNN 模型: GAT(Graph Attention Netowrks)。 受到NLP 领域各种 self-attention 模型的启发,作者将其用到了 GNN 网络中,说起来也很简单,就是在学习节点向量时,借助 self-attention 为邻居节点赋予权重。 本文的开源代码地址(tensorfl...