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...
首先结论是大部分GCN和Self-attention都属于Message Passing（消息传递）。GCN中的Message从节点的邻居节点...
GCN是一种基于卷积神经网络的图神经网络，其主要是在图上进行卷积操作，实现节点特征的传递和更新。GCN通...
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。也正如乃岩 @Na...
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。
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...
可以说NLP中GCN应该大有可为,毕竟Self-attention 【论文笔记】CVPR2020 Exploring Self-attention for Image Recognition CVPR 2020的一篇自注意力机制Contributions explore variations ofself-attentionandassess their...self-attention主要结论: Methods PairwiseSelf-attention乘在beta(xj)上的weight只由xi,xj决定。可以...
self.gcn = GCN(num_state=self.num_s, num_node=self.num_n) self.conv_extend = nn.Conv2d(self.num_s, num_in, kernel_size=1, bias=False) def forward(self, x, edge): edge = F.upsample(edge, (x.size()[-2], x.size()[-1])) ...
上面我们使用的是GCN经典架构,其实可以使用其它的图网络结构进而达到更好的效果,下面提出几种方式不仅可以使用邻居节点还可以使用多跳邻居节点来计算注意力得分。 使用邻居和两跳邻居特征 使用多个GNN进行堆叠 使用多重注意力分数的平均值 模型结构 全局池化架构:上图左为全局池化架构,该架构由三个图卷积层表示,它会将...
卷积神经网络相比于神经网络主要多了两个东西。一个是卷积，一个是池化。图卷积(GCN)顾名思义是在...