论文核心:由于图卷积网络根据邻接矩阵与当前节点相邻结点的信息更新当前节点,但是有些重要节点的信息不是一阶可达(first-order)的,比如句子中的重要单词和谓语动词不相邻,但是二者之间有重要联系,此时就需要多层GCN来捕捉间接信息,造成计算的复杂。本文提出一种结合邻接矩阵的加权图卷积模型,在该模型在依赖树中加入虚拟边...
论文地址:http://ecai2020.eu/papers/957_paper.pdf 代码地址:https://github.com/LILI-ZHOU/EA-WGCN 然而,现有的基于GCN的模型仅建立词与词之间的一阶( first-order)依赖关系,其效率和有效性受到限制。一些
论文地址 : http://ecai2020.eu/papers/957_paper.pdf论文源码 : https://github.com/LILI-ZHOU/EA-WGCN句子的形式化表示为 \chi = [x_1, x_2, \;...\; , x_i, \; ...\; , x_N ] , 其中 x_i 表示句子中第 i 个词, …
However, Most GCN-based methods use the fixed graph topology. Besides, only a single-scale feature is used, and the multi-scale information is ignored. In this paper, we propose a multi-scale skeleton adaptive weighted graph convolution network (MSAWGCN) for skeleton-based action recognition. ...
通过优化映射,学习空间中的几何关系反映了原始网络的结构。在这种情况下,已经开发出高效的网络嵌入技术,例如 DeepWalk [17]、Line [18]、图卷积网络 (GCN) [19] 和 GraphSAGE [20] 等。网络嵌入在深度学习中的概述可以是见[21]-[23]。 另一种网络嵌入方法是基于对复杂网络模型的研究。通过精心设计的机制,...
通过优化映射,学习空间中的几何关系反映了原始网络的结构。在这种情况下,已经开发出高效的网络嵌入技术,例如 DeepWalk [17]、Line [18]、图卷积网络 (GCN) [19] 和 GraphSAGE [20] 等。网络嵌入在深度学习中的概述可以是见[21]-[23]。 另一种网络嵌入方法是基于对复杂网络模型的研究。通过精心设计的机制,...
GCN 特定的结构表示由结构信息增强和监督,以减轻结构信息的消失。 wNAE 不仅可以用作表示学习的独立模块,还可以增强结构信息。在提出的 SEDCN 中,引入了 wNAE 来缓解 GCN 模块结构信息的消失。从 wNAE 模块学习到的 SES 表示以逐层的方式传递给 GCN 模块。具体来说,对于权重矩阵 W ....
Volumetric changes of the CSF lead to an increase of the CSF fraction in the partial volume affected voxels and consequently to negative DGE contrasts, as Rin1tρeorpf rCeStiFngisDabGoEutuopntaekoerodfetruomf omrsagcnloitsuedtoe smaller than CSF regions. for brain tissue8,11. This insight ...
通过利用丰富的上下文信息,PSGCN 引入了更精细的局部结构特征来推断潜在的药物与疾病关联 [20]。与LAGCN类似,PSGCN不考虑不同节点之间的相关程度。Li等人利用深度卷积神经网络分别使用分子结构和临床症状信息来学习药物和疾病的表示,以预测药物与疾病的关联[21]。然而,与之前的模型类似,这项工作忽略了节点表示之间的...
Zhang, S., Yin, H., Chen, T., Hung, Q.V.N., Huang, Z., Cui, L.: GCN-based user representation learning for unifying robust recommendation and fraudster detection. In: Proceedings of the 43rd international ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. ...