作者丨弃之@知乎（已授权）1.graph embedding（GE）1.1.图中学习的分类1.2.相似度度量方法2.Graph neural network2.1.Graph convolutional network(GCN)2.1.1.引子：热传播模型2.1.2.热传播在graph上的求解：傅里叶变换2.2.分析下graph neural中哪些东西可以做？2.3.损失函数3.GraphSAGE
目录1.序言2.GCN中的耦合聚集3.CNN中的解耦合4.联系方式 1.序言最近读论文看到很多论文提到了耦合与解耦合的概念，实在不懂，就细细看了一下，下面是我的理解，如有不对欢迎指出。本文参考论文：Cheng K, Zhang Y, Cao C, et al. Decoupling gcn with dropgraph module for skeleton-based action recog
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2024-09-05 14:38:20
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今天学习论文的时候接触到了图卷积神经网络，有点好奇，故查阅一下资料。Graph Convolutional Network参考资料：图卷积神经网络(GCN)详解:包括了数学基础(傅里叶，拉普拉斯) - 知乎CNN与GCN的关系：CNN（Convolutional Neural Networks）是卷积神经网络，本质上是利用共享参数的过滤器，通过计算中心像素点以及相邻像素点的加权和构成feature
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2024-05-07 14:12:13
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目录入门必看提出思想及发展提出解决方案谱域图卷积空域图卷积发展重要的结论从ChebNet 到GCN应用缺点TODO LIST 入门必看推荐顺序由简到难：何时能懂你的心——图卷积神经网络（GCN）知乎Johnny Richards和superbrother的回答CSDN文章清华大学综述文章：Graph Neural Networks：A Review of Methods and Applicat
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2024-08-01 17:16:23
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文章目录6.GCN的性质6.1 GCN和CNN的联系1.图像是一种特殊的图数据2.从网络连接方式来看，二者均是局部连接3.二者卷积核的权重处处共享4.从模型的层面来看，感受域随着卷积层的增加而变大**GCN的任务**6.2 GCN能够对图数据进行端对端学习GCN如何适配图数据内在规律？基于手工特征的方法基于随机游走的方法一个经典问题——图的同构问题GCN比起前两种方法的优势6.3 GCN是一个低
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2024-07-19 10:45:24
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一、GCN图卷积神经网络1.算法创新卷积神经网络CNN主要应用于图像领域，但CNN处理的数据是具有显著标准的空间结构的，而网络拓扑图的数据并不具有标准空间结构。GCN 是对CNN在图论上的自然推广，GCN理论基础是谱图理论。本质上，GCN 是谱图卷积的局部一阶近似，可以用于对局部图结构与节点特征信息进行编码生成节点Embedding。GCN适用性极广，能适用于任意网络拓
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2024-05-11 19:20:07
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文章目录一、分类算法—KNN/K-近邻二、简单分类三、改进分类1.归一化处理2.评估算法的正确率四、总结 机器学习是人工智能领域的一个核心分支，机器学习自身又可根据训练数据有无标签分为监督学习（supervised Learning）和无监督学习（unsupervised Learning），当然还有强化学习(Reinforcement Learning)，可能还有很多。 机器学习，也就是让机器
Abstract传统滤波器(如Gabor滤波器)的设计主要采用可调控的特性，并赋予特征处理空间变换的能力。然而，这些优秀的特性在目前流行的深度卷积神经网络(DCNNs)中还没有得到很好的探索。在本文中，我们提出了一种新的深度模型，称为Gabor卷积网络(GCNs或Gabor cnn)，该模型将Gabor滤波器集成到DCNN中，以增强深度学习特征对方向和尺度变化的抵抗力。通过基于Gabor滤波器操作
GAN的简单介绍系列文章目录1. 什么是GAN2. GAN的原理3. GAN的分类3.1. 原始的GAN3.2. 深度卷积GAN（Deep Convolutional GAN）3.3. 条件GAN（Conditional GAN）（cGAN）3.4. InfoGANs3.5 pix2pix GAN3.6. CycleGAN （Cycle-constraint Adversarial Networ
图神经网络之GCN写在前面GCN VS 传统 CNN （Convolution 网络）(1) 导出对于图像的像素点来说，它的周围像素点数量其实是固定的；(2) 导出但是对于图而言，节点的邻居数量是不固定的。是一种针对图结构数据的强大的深度学习方法。最近，GCNs和后续的变体在实际数据集中的各种应用领域显示了优越的性能。大多数目前的GCN模型是浅层结构的，由于过度平滑的问题。本文研究了深度图卷积网络的设计与分析问题，提出了GCNII，它是普通GCN模型的扩展，具有两种简单而有效的技术:初始残差和恒等映射。这两种技术有效地缓解了过度平滑的问题。实验表明，深层GCNII模型在各种
走进GCN的世界GCN是什么，它的发展如何图与图信号处理卷积与图卷积GNN和GCN模型GCN和CNN的对比 GCN是什么，它的发展如何GCN： 图卷积神经网络 发展史： 2005年，Marco Gori等人发表了论文，首次提出了GNN的概念，在此之前，处理图数据的方法是在数据的预处理阶段将图转换为用一组向量表示。这种处理方法会丢失很多的结构信息，得到的结果会严重依赖于对图的预处理，GNN的提出能
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2024-07-09 17:28:36
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KNN算法的学习KNN的英文叫K-Nearest Neighbor，比较简单。 一、简单的例子首先我们先从一个简单的例子入手，来体会一下KNN算法。假设，我们想对电影的类型进行分类，统计了电影中打斗的次数、接吻的次数，当然还有其他的指标也可以统计到，这里就不列举了，如下表所示：我们很容易的理解《战狼》《红海行动》《碟中谍6》是动作片，《前任三》《春娇救志明》《泰塔尼克号》是爱情片，但是
右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。knn的思想比较简单，从训练样本中找出K个与其最相近的样本，然后看这k个样本中哪个类别的样本多，则待判定的值（或说抽样）就属于这个类别。 公式表示为：1，对所有的
CNN介绍与之前的神经网络不同之处在于，CNN明确指定了输入就是图像，这允许我们将某些特征编码到CNN的结构中去，不仅易于实现，还能极大减少网络的参数。 一. 结构概述与一般的神经网络不同，卷积神经网络尤其特殊之处。一般的神经网络每一层与前一层之间采用全连接；一层中的神经元之间也是互相独立的，并不共享权值；最后一层全连接层陈伟输出层，在分类任务中出表示类别得分。CIFAR-10中图像是3
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2024-04-25 12:06:16
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前言图卷积网络Graph Convolutional Network，简称GCN，最近两年大热，取得不少进展。最近，清华大学孙茂松教授组在 arXiv 发布了论文Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications，作者对现有的 GNN 模型做了详尽且全面的综述。GCN就是GNN中的一种重要的分支。但是对于GCN的萌新，看着这篇综述
