具体来说:介绍了研究的主要内容是提出一种基于卷积神经网络变体的可扩展方法,用于图结构数据的半监督学习,这种变体可以直接在图上运行。 解释了选择这种卷积架构的动机是通过对谱图卷积的局部一阶近似。描述了模型的两个特性,一是在图的边数上线性扩展,二是学习到的隐藏层表征能编码局部图结构和节点特征。说明通过...
【Graph论文4】GCN: SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS Passerby 1 人赞同了该文章 声明:这是我阅读论文的一个学习总结,不能保证内容全部正确。有时候我自己也会发现前段时间自己的想法是错的QvQ 对于原论文内容我会进行标注,欢迎大家指正我的错误。 先从一个例子开始,对于一个graph,...
【GCN】论文浅读:SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文笔记:Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Our modelscales linearly in the number of graph edges(模型的规模随着图的边的数量线性增长) and learns hidden layer representations that encode bothlocal graph structureandfeatures of nodes. 主要贡献: 首先, 我们为直接作用于图的神经网络模型引入了一个简单且性能良好的层级传播规则, 并展示了如何从谱图卷...
论文:GCN - Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks 题目中文:用图卷积进行半监督节点分类 论文作者:Thomas N. Kipf, Peter Bloem, Rianne van den Berg, Ivan Titov, Max Welling 论文来源:ICLR 2017 论文链接:https://arxiv.org/abs/1609.02907 一作代码pytorch版...
3. 《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》论文阅读(一)(4071) 4. error C2678: 二进制“<”: 没有找到接受“const _Ty”类型的左操作数的运算符(2832) 5. python 内存地址赋值(2499) 评论排行榜 1. 《Reweighted Random Walks for Graph Matching》论文阅读(10) 2. ...
基于图卷积网络的半监督分类(Semi-Supervised Classification With Graph Convolutional Networks) 注:内容非原创,仅作翻译 原论文地址:https://arxiv.org/abs/1609.02907 摘要:我们提出一个直接操作图本身并且基于图卷积网络的半监督学习的方法,该方法使用图结构数据,它是一种卷积神经网络的变体。我们通过谱图卷积的...
SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATION WITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS---论文理解 一、回答四个必要问题 1、What did authors try to accomplish? 提出一个可扩展的半监督图卷积神经网络 第一:作者介绍了一个简单且行为规范的分层传播规则,该规则可以直接在图上运行。同时我们推导出如何从频谱卷积的一阶近似中使之激活。(快速...
关键词:semi-supervised, graph convolutional networks 一、motivation 通过在图上做卷积学习节点特征,做分类任务。 二、核心思想 1. 图卷积 首先,我们先明确所谓的卷积是什么意思,是计算中心节点和邻居节点的加权求和,本质上就是在汇聚邻居信息。在如图像这种的结构化数据中,卷积核具有平移不变性,而在图这种非结构化...