发烧中写笔记，我爱学习...一、【概念扫盲】GNN图神经网络这里的图指的是Graph，而非Image， 图论中的图，表达节点关系（想下拓扑图），而非图像表达像素值，图论中的图是可以有孤立节点的，但是在图神经网络中没见过，所以应该也非特别准确。图神经网络即基于图结构的神经网络（后文慢慢解释）。 图
GCN 图卷积网络我们数学化一点更好理解，图卷积网络(GCN)是一种在图上操作的
转载
2024-02-04 00:07:04
240阅读
图神经网络GNN学习笔记：GCN的性质1. GCN与CNN的联系2. GCN能够对图数据进行端到端学习3. GCN是一个低通滤波器4. GCN的问题——过平滑4.1 频域视角4.2 空域视角参考资料 本文首先介绍 GCN与 CNN的联系，然后阐述GCN对图数据进行端对端学习的机制，之后从低通滤波器的角度解释GCN对图学习能力的有效性，最后介绍GCN模型面临的问题——过平滑。 1. GCN与CN
转载
2023-12-12 15:21:36
223阅读
关系抽取：图卷积网络的学习（一）（附代码） 目录关系抽取：图卷积网络的学习（一）（附代码）一、 图卷积网络（GCN）【托马斯·基普夫】1.介绍2.Outline3.GCN到底有多强？Recent literature相关文献GCNs Part I: DefinitionsGCNs Part II: A simple exampleGCNs Part III: Embedding the karat
转载
2024-01-02 14:50:07
427阅读
最近论文中需要使用图卷积神经网络（GNN），看了一些关于GCN的代码，还有基于PyTorch Geometric Temporal的代码实现，在这里做一下记录。GCN原始代码关于GCN的原理在这里不进行过多阐述，其他文章里面解释的已经很详细了，这里就直接进入到代码的部分。GCN的公式如下：其中为邻接矩阵；为t时刻输入的节点的特征矩阵；是近似的图卷积滤波器，其中=+(是N维的单位矩阵)；是度矩阵；代
转载
2023-10-11 15:56:16
587阅读
尽管在过去的几年中，神经网络的兴起与成功应用使得许多目标检测、自然语言处理、语音识别等领域都有了飞跃发展，但是将 RNN 或者GCN这样的深度学习模型拓展到任意结构的图上是一个有挑战性的问题。受限于传统深度学习方法在处理非欧式空间数据上的局限性，基于图数据结构的图神经网络应运而生。在当前的图神经网络，主要分为以下几类，图卷积网络、图注意力网络、图自编码器、图生成网络。而其中图卷积神经网络是许多复杂
转载
2023-08-16 18:07:28
200阅读
卷积神经网络最典型的应用领域是计算机视觉，卷积神经网络在图像分类中取得了重大突破，典型应用有facebook的图像自动标注，还有自动驾驶等。卷积神经网络也可以用于自然语言处理。由于卷积神经网络在计算机视觉中的应用最广，首先阐述这个，然后再介绍其在自然语言处理中的应用。首先介绍下卷积。卷积即为将一个划窗函数用于一个矩阵，示例如下图片来源：http://deeplearning.stanford.ed
转载
2023-07-26 13:40:11
172阅读
图卷积网络（2） ================================为什么要使用图(Graph)？很多问题在本质是都可以表示为图的形式。在真实世界中，我们会发现很多数据其实是以图的形式存在的，比如分子网络，社交网络以及论文引用网络等等。基于图的任务针对图数据，通常有以下几种比较常见的任务类型：结点分类(Node classification)：给定一个结点，预测其类型。链路
转载
2023-07-12 15:22:09
244阅读
周末，晚安~1、文章信息《T-GCN: ATemporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction》。中南大学地球科学与信息物理学院 2019年发在IEEE Transactions on IntelligentTransportation Systems上的一篇文章。2、摘要为了同时捕获空间和时间依赖关系，文章提出了一种基于神经网络的
转载
2024-01-10 16:22:44
82阅读
GCN源码 文章目录1 - cora数据集2 - 源码含义记录2.1 加载数据集2.1.1 加载节点数据2.1.2 加载边的数据2.1.3 构造邻接矩阵2.1.4 归一化特征矩阵归一化（非必须）邻接矩阵归一化（必须）2.1.5 加载数据集/数据格式转换2.2 构造模型2.3 使用GPU2.4 定义训练和测试函数2.5 模型训练和测试 1 - cora数据集GNN常用数据集之Cora数据集2 - 源
转载
2023-08-26 18:31:43
573阅读
图的机器学习是一项艰巨的任务，因为它非常复杂，而且信息结构也很丰富。这篇文章是有关如何使用图卷积网络（GCN）在图上进行深度学习的系列文章中的第一篇，图卷积网络是一种功能强大的神经网络，旨在如何利用其结构信息并且直接在图上进行工作。该系列的文章是：图卷积网络的高级介绍(本文)频谱图卷积的半监督学习（下一篇） 在本文中，我将对GCN进行介绍，并使用编码示例说明如何通过GCN的隐藏层传播信息。我们将看
转载
2023-10-12 13:21:58
413阅读
https://.cnblogs.com/hellojamest/p/11678324.html 图卷积网络Graph Convolutional Nueral Network，简称GCN，最近两年大热，取得不少进展。不得不专门为GCN开一个新篇章，表示其重要程度。本文结合大量参考文献，从理论
转载
2020-05-20 09:38:00
283阅读
2评论
文章目录一、CNN卷积二、GCN 图卷积神经网络2.1 GCN优点2.3 提取拓扑图空间特征的两种方式三、拉普拉斯矩阵3.1 拉普拉斯矩阵的谱分解（特征分解）3.2 如何从传统的傅里叶变换、卷积类比到Graph上的傅里叶变换及卷积？
原创
2022-08-26 10:54:23
4302阅读
如何在深度学习使用图卷积网络 (GCN)-初识GCN 如何在深度学习使用图卷积网络 (GCN)-动手建立GCN 如何在深度学习使用图卷积网络 (GCN)-半监督GCN深度学习发展至今，图卷积网路掀起了新浪潮。今天起我们用一个系列来揭开不得不知道的图卷积网络GCN。在本文中，我将介绍，节点图中节点的特征表示，以及信息是如何在GCN的各层之间传递的。1.什么是图卷积网络首先这是一种卷积神经网络。不过它
转载
2023-10-13 00:00:33
96阅读
图卷积神经网络(GCN)综述与实现（PyTorch版)本文的实验环境为PyTorch = 1.11.0 + cu113，PyG = 2.0.4，相关依赖库和数据集的下载请见链接。一、图卷积神经网络介绍1.1 传统图像卷积卷积神经网络中的卷积(Convolution)指的是在图像上进行的输入和卷积核之间离散内积运算，其本质上就是利用共享参数的滤波器，通过计算中心值以及相邻节点的值进行加权获得带有局部
转载
2023-10-16 00:04:13
151阅读
初识 GCN
参考：https://www.zhihu.com/question/54504471?sort=createdGCN是什么？ GCN 全称是 graph convolution network，中文翻译为图卷积网络。这里的“图”指的不是我们常说的2D图像，而是由一系列顶点和连着这些顶点的边构成的拓扑图，例如，有向图，无向图等等。接下来就以
转载
2024-03-10 16:19:52
45阅读
文章目录代码分析`__init__.py``train.py``models.py``layers.py``utils.py`LIL（Row-Based Linked List Format）-基于行的链表格式载入数据的维度（以Cora数据集为例）`metrics.py``inits.py`问题总结&欢迎讨论Q1：总共2708个节点，但是训练数据仅用了140个，范围是(0, 140)，验
转载
2024-01-12 02:05:10
54阅读
一、前言这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象，我尽量在下面描述细致一些，但如果要更深入了解整个过程的原理，需要去了解DeepLearning。这篇文章会涉及到卷积的原理与图像特征提
转载
2023-11-25 15:51:20
91阅读
图卷积神经网络 文章目录图卷积神经网络GCN是什么？图卷积图卷积操作如何操作呢？ GCN是什么？GCN，图卷积神经网络，实际上跟CNN的作用一样，就是一个特征提取器，只不过它的对象是图数据。GCN精妙地设计了一种从图数据中提取特征的方法，从而让我们可以使用这些特征去对图数据进行节点分类（node classification）、图分类（graph classification）、边预测（link
转载
2023-09-18 16:01:51
168阅读
图卷积网络——GCN一、前置基础知识
原创
2023-07-25 23:34:34
2411阅读
点赞
1，卷积 卷积的定义： 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果卷积运算可划分为三种：Same卷积、Valid卷积、Full卷积(反卷积)。Same卷积 通过Padding填充0运算保证卷积前后特征图大小不变，即W1=W2、H1=H2。公式为：(W1-F+2P)/S+1 = W2若令W1=W2则可计
转载
2023-10-16 00:13:38
182阅读
