二、图卷积结点映射从“浅”到“深”浅层编码的限制使用图卷积来进行更加复杂的映射GCN图卷积基础模型训练模型概述归纳能力小结图卷积网络graphSAGE 观点门卷积网络的观点MPNN（Message-Passing Neural Networks）图attention 网络注意力权重通常的注意力（融合到message中）(子)图嵌入 接上一部分： GCN只是GNN的一种，Graph可以跟卷积结
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2023-11-10 15:19:39
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深刨浅析图神经网络（一）前言本文记录博主近期回顾图神经网络各组件的基础机理，包括从卷积层、池化层、激活函数、全连接层、循环层和注意力层等，到CNN、RNN、LSTM、GRU、Attention、Self-Attention和MultiHead-Attention。将撰写多篇博客进行总结反思，如有描述不妥之处，欢迎大家对博文进行批评指正、共同进步。（一）神经网络层级结构浅析1、卷积层卷积层（Conv
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2023-11-02 00:01:55
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图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）是近年来逐渐流行的一种神经网络结构。不同于只能用于网格结构（grid-based）数据的传统网络模型 LSTM 和 CNN，图卷积网络能够处理具有广义拓扑图结构的数据，并深入发掘其特征和规律，例如 PageRank 引用网络、社交网络、通信网络、蛋白质分子结构等一系列具有空间拓扑图结构的不规则数据。相比于一般的拓扑图而言，
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2023-11-13 11:35:45
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图卷积神经网络图卷积神经网络就是一种能对图数据进行处理的方法。如何理解图卷积算法？我们看动图分三步去理解（不同的节点有不同的权重）：第一步：发射（send）每一个节点将自身的特征信息经过变换后发送给邻居节点。这一步是在对节点的特征信息进行抽取变换。第二步：接收（receive）每个节点将邻居节点的特征信息聚集起来。这一步是在对节点的局部结构信息进行融合。第三步：变换（transform）把前面的信
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2023-08-12 20:37:56
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在高度复杂的信息图结构上进行机器学习是困难的。图卷积GCN是一种神经网络，可以被用于直接在图上进行工作，同时也借助了他们的结构信息。 接下来，将介绍GCN以及信息是如何通过GCN的隐藏层进行传播的，以及这个机制如何生成有用的特征表示的。 首先介绍一下，什么是图神经网络？图神经网络是个在图上学习的一种网络架构。事实上，它们非常强大，即使是一个随机启动的两层GCN也可以产生网络中节
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2023-08-27 22:34:57
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GCNGCN简介GCN-Graph Convolutional Networks，即图卷积神经网络。论文提出了一种可以在图结构中进行有效特征抽取的架构，这是和我们认为的卷积神经网络所处理的图片问题不同，图往往是非结构数据，呈散发或者聚合的样子，因此，很难通过普通的卷积网络来进行特征抽取。原理论文作者有丰富的数学经验和非常严谨的推导能力，小编的能力还不足以进行详细解释，只能通过论文中的主要公式并结合
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2023-10-08 11:18:38
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图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）是一种基于图结构数据进行深度学习的方法。GCN 可以在图上进行节点分类、图分类、链接预测、图生成等任务，是当前图神经网络领域中非常重要的一种模型。GCN 最早由 Kipf 和 Welling 在 2016 年提出，它基于图信号处理中的谱卷积理论，将传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Networ
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2023-08-30 10:43:08
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图卷积网络GCN 图卷积网络研究的对象是图数据，研究的模型是卷积神经网络。1. 为什么会出现图卷积神经网络？ 普通卷积神经网络研究的对象是具备Euclidean domains的数据，Euclidean domains data数据最显著的特征是他们具有规则的空间结构，如图片是规则的正方形，语音是规则的一维序列等，这些特征都可以用一维或二维的矩阵来表示，卷积神经网络处理起来比较高效。 然而，生活中
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2023-10-24 06:36:17
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本篇博客主要讲述三种图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）的算法原理及python实现，全文阅读时间约10分钟。这些博客都提供了算法的讲解和python的代码复现，感兴趣的可以了解一下 目录一、图卷积网络原理1.0 预备知识1.1 第一代图卷积网络1.2 第二代图卷积网络1.3 第三代图卷积网络1.4 图卷积网络的优缺点二、图卷积网络python实现三、图卷
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2023-09-08 14:23:51
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一、图卷积神经网络的定义 图卷积网络(GCN)是一种在图上操作的神经网络。给定一个图G=(E,V)， 一个GCN的输入如下： 一个N×F的输入特征矩阵X，其中N是图中的节点个数，F是每个节点的输入特征个数； 一个N×N的图结构表示矩
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2023-10-19 10:52:45
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深度学习由于其强大的特征抽取能力和拟合能力，在不少领域取得很好的效果，替代了传统的机器学习和人工抽取特征的方法。但是传统的深度学习方法通常比较适用于欧式空间中表示的数据，而不能很好地解决非欧式空间的问题。非欧式空间的数据通常用图 (graph) 表示，用图表示对象之间的关系。为了更好地在图上应用深度学习，很多基于图的神经网络 (GNN) 算法被提出，本文重点 GNN 的开山之作图卷积神经网络 GC
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2024-04-07 22:04:14
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图卷积神经网络层的pytorch复现基本概念：图卷积层的数学描述：图的总体架构：图卷积层pytorch代码实现[^2]和注释：参考： 基本概念：图结构非常常见，属于非欧式空间，例如社交网络图、知识图谱、用户点击购买产品产生的关系图、分子结构图、人体关节点连接图。图卷积神经网络算法是一种根据图卷积和神经网络的理论，应用于广泛存在的图结构的实体的算法。图卷积来源于二维卷积，神经网络算法相当于在传统机
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2023-10-18 22:13:29
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前言 最近看了图上的空域卷积和频域卷积,写下自己的心得,后续的知识再补充1. 为什么要使用图卷积神经网络原因: 现实生活中存在着大量拓扑结构的数据,比如图等非欧式数据,这些数据不满足平移不变性，传统的卷积操作只适用于欧式空间的数据(图像等)，因此需要适用于图上的卷积操作。2. 怎么使用图卷积 类比CNN中的卷积，传统卷积是对中心点周围的点进行加权后相加得到中心点的表示，推广到图中就是将用周围节点来
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2023-10-19 10:42:21
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写在前面：看预测论文综述时，面临这样一个问题：很多DL的方法只是会简单运用，却不是特别了解其详细原理，故针对CNN、RNN、LSTM、AutoEncoder、RBM、DBN以及DBM分别做一些简单总结，以达到了解的目的，此篇为CNN。 目录1.CNN的模型结构2.卷积层2.1卷积2.2 卷积核2.3 计算3.全连接网络与CNN3.1 局部连接3.2 权值共享4.池化操作4.1 最大池化4.2
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2023-10-10 11:27:54
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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
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2023-09-18 16:01:51
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1. 文章信息文章题为《SPACE-TIME GRAPH NEURAL NETWORKS》，提出了一种新颖的图网络结构。2. 摘要文章介绍了时空图神经网络（ST-GNN），这是一种新的GNN结构，专门用于联合处理时变网络数据的基本时空拓扑。文章提出的体系结构由时间和图卷积滤波器组成，以及逐点非线性激活函数。文章首先介绍了卷积算子的一般定义，它模拟信号在其底层支持上的扩散过程。在这个定义的基础上提出
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2023-11-19 09:09:44
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GCN有关学习资料：https://www.jianshu.com/p/8da425787830下面我从3个方面介绍：1）首先从大家熟知的业务场景出发，介绍图卷积的分析方法；【A.两个经典的业务场景】2）然后以实际结合实验，介绍GCN在节点分类、人机判别中的简单应用；B.利用GCN进行节点分类【https://cloud.tencent.com/developer/news/313536】C.GC
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2024-03-14 08:04:30
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前几篇介绍了谱域图卷积及空域图卷积：图卷积神经网络1-谱域卷积：拉普拉斯变换到谱域图卷积图卷积神经网络2-谱域卷积：SCNN/ChebNet/GCN的引入和介绍图卷积神经网络3-空域卷积：GNN/GraphSAGE/PGC的引入和介绍图卷积神经网络4-空域卷积：空域卷积局限性分析和过平滑解决方案本篇博客主要讲解图卷积神经网络的主要应用。目录1：简介2：图卷积在交通预测上的应用（主要讲解）2.1：交
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2023-12-04 14:52:14
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内容提要：GCN背景简介+torch_geometric库安装+GCN处理Cora数据集1.图神经网络1.1 概念原有的卷积神经网络主要用来解决欧式空间中的数据（数据规整，形状固定），例如图像数据。无法应对非欧式空间中的数据，例如图数据。但是神经网络是规整的计算方式，所以图神经网络的目标就是，如何去用规整的神经网络去处理不规整的图数据。1.2 应用场景非欧数据的场景很多，如：社交网络，计算机网络，
一、图卷积神经网络图卷积神经网络（Graph Convolutional Network, GCN）是近些年逐渐流行的一种神经网络，发展到现在已经有无数改进的版本，在图网络领域的地位如同卷积操作在图像处理里的地位一样重要。图卷积神经网络与传统的网络模型LSTM和CNN等所处理的数据类型有所不同。LSTM和CNN只能用于网格化结构的数据，而图卷积神经网络能够处理具有广义拓扑图结构的数据，并深入发掘其
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2023-08-05 08:51:07
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