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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卷积神经网络是实际应用中最为成功的神经网络。卷积在机器学习中有两个具体的优势：稀疏连接和参数共享。对一幅图像进行卷积，使用卷积核进行卷积，然后卷积后得到特征映射或者特征图（Feature Map）。卷积就是对数据加权求和。一般而言，卷积使用星号表示卷积的过程，卷积适合交换律。在机器学习中卷积就是就是局部特征乘以对应的权重，然后再累加起来即可。稀疏连接：在传统的神经网络中，每个神经元都会连接到上层的
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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1. 卷积层的作用卷积层的作用是提取输入图片中的信息（图像特征）卷积层提取图片特征的方式卷积操作 卷积操作类似于数学中的卷积，但是更加简单，计算机和我们看到的图像不一样，计算机看到的图像其实就是一个个矩阵，一系列数字，图像有几个通道就由几个矩阵相加而成的。这里的卷积操作是通过卷积核对每个通道的矩阵从左到右（卷积核一般是3x3的矩阵）从上至下进行互相关运算（先是从左到右，再是从上至下，所以卷积操作也
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
GCN是从CNN来的CNN成功在欧式数据上：图像，文本，音频，视频 图像分类，对象检测，机器翻译CNN基本能力：能学到一些局部的、稳定的结构，通过局部化的卷积核，再通过层级堆叠，将这些局部的结构变成层次化的、多尺度的结构模式。 卷积核的数学性质：平移不变性非欧数据之图： 最大挑战——没有关于卷积的直观定义 本文主要解决： ①如何定义图上的convolution ②如何定义图上的pooling如何定
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，
由于博主学疏才浅，经过一段时间学习，只能做到基础层面的理解，本文就较为通俗地讲解一下图卷积神经网络算法，下篇文章会讲解代码实现部分！文章目录GCN-图卷积神经网络算法介绍和算法原理1. GCN从何而来2. GCN是做什么的3. GCN算法的原理3.1 GCN的结构3.2 GCN的传播公式总结GCN-图卷积神经网络算法介绍和算法原理1. G
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2023-07-07 01:40:54
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图神经网络综述 Survey on Graph Neural Network摘要：近几年来，将深度学习应用到处理和图结构数据相关的任务中越来越受到人们的关注.图神经网络的出现使其在上述任务中取得了重大突破，比如在社交网络、自然语言处理、计算机视觉甚至生命科学等领域得到了非常广泛的应用.图神经网络可以把实际问题看作图中节点之间的连接和消息传播问题，对节点之间的依赖关系进行建模，从而能够很好地处理图结
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
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2023-08-16 18:07:28
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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
SGC：简化图卷积网络
《Simplifying Graph Convolutional Networks》
论文地址：https://arxiv.org/abs/1902.07153一、简介 图卷积神经网络()是卷积神经网络在图数据上的变体，其通过在非线性函数前堆叠若干个一阶谱过滤器来学习图数据的表示。近期，及其变体在各种图应用领域都实现了state-of-the-art。但是，由于是在神经
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
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2023-07-26 13:40:11
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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
一、简介在学习卷积神经网络的目标检测或分类过程中，很多卷积网络开始逐渐开始融合，不再局限于一种卷积神经网络的单独使用，这种结合的好处是可以通过不同的卷积操作提取图像或者标签之间存在的特征信息，并加以学习，最终呈现出更好的识别效果。本章中主要着重从深度学习中的卷积神经操作逐渐引导至图卷积神经网络，主要的推导过程在该博客下方给出链接，想要了解其数学推理过程的可以进一步进行学习研究，本文中主要从个人理解
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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图卷积神经网络的整理一、背景1.1 离散卷积1.2 非结构化数据1.3 图卷积的大致流派二、基于谱的图卷积2.1 傅里叶变换2.2 推广卷积2.3 第一代GCN2.4 第二代GCN2.5 第三代GCN三、基于空间域的图卷积3.1 Graph Attention Network参考 一、背景1.1 离散卷积首先这篇文章需要基于你已经理解CNN在图像上的原理及应用。CNN中的卷积本质上就是利用共享参
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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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
目录 一、卷积运算 二、池化层 三、编程实验 四、总结 五、往期内容一、卷积运算如何把卷积运算融入到我们的神经网络之中。我们还是以上节的“5
