类激活图可视化（Grad-CAM）
原创
2021-08-02 15:39:37
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本文描述如何扩展图神经网络(GNNs)的最简单公式，以编码知识图谱(KGs)等多关系数据的结构。这篇文章包括4个主要部分:介绍
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2024-05-19 22:08:26
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为了防止GCN梯度消失、过度平滑和过拟合等问题，能够再大规模图上训练更深层次，该作
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2023-01-29 10:47:08
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有数据显示，预计到 2030 年，我国帕金森病患者总数将达到 500 万人，几乎达到全球患病人数的一半。但目前帕金森病的发病机制尚未可知，仅 20% 的病例可归因于特定的遗传因素，因此早期诊断面临重大挑战。
针对于此，中国科学院深圳先进技术研究院和中山大学附属第一医院的研究人员，利用帕金森病言语运动任务的异常脑电特征，提出了一种图信号处理-图卷积网络 (GSP-GCNs) 模型，实现了帕金森病的高精度智能诊断。本文是对研究成果的解读与分享→
原创
2024-01-29 12:32:06
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作者：彬彬编辑：李宝珠，三羊中山大学附属第一医院&中科大先进院等研究团队，提出了一种深度学习模
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2024-03-01 10:09:49
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图学习笔记（三）：图与图学习回顾六. 图神经网络（Graph Neural Networks）一、 什么是图神经网络二、 有哪些图神经网络符号定义1. 图卷积网络（Graph Convolution Networks，GCNs）GCN方法分类：两类1.1 基于谱的GCNs方法1.2 基于空间的GCNs方法基于谱的模型缺点：1.3 基于组合的空间GCNs方法——MPNNs和GraphSage2.
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2024-01-26 22:15:36
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作者：Tobias Skovgaard Jepsen编译：ronghuaiyang 导读 这是第一部分，图卷积网络的高级介绍。图的机器学习是一项非常困难的任务，因为图的结构非常复杂，但同时也提供了丰富的信息。本文是关于如何利用图卷积网络(GCNs)对图进行深度学习的系列文章中的第一篇。GCNs是一种功能强大的神经网络，旨在直接处理图并利用图的结构信息。在本文中，我将介绍GCNs，并使用图解的方
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2024-04-05 11:57:34
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建模关系数据建模关系数据建模关系数据1.R-GCNS-2018
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2021-08-02 14:45:11
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Deeper GNN：更深的图神经网络论文链接:DeeperGCN: All You Need to Train Deeper GCNs (arxiv.org)DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs? (arxiv.org)引言图机器学习中常见的任务由节点分类、连接预测和图分类。图卷积网络 (GCN) 是最近比较流行的一种方法。GCN 的核心概念是建立消息传递的
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2024-05-10 17:41:53
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第一部分 图卷积网络的高级介绍在图上进行机器学习是一项困难的任务，因为它的复杂性很高，同时也是由于信息丰富的图结构。这篇文章是关于如何用图卷积网络(GCNs)对图进行深度学习的系列文章中的第一篇。GCNs是一种强大的神经网络，旨在直接处理图并利用它们的结构信息。在这篇文章中，我将介绍GCNS，并通过编码示例说明如何通过GCN的隐藏层传播信息。我们将看到GCN如何从前面的层聚合信息，以及这种机制如何
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2024-02-05 10:11:55
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GCNII一、前言1、概述2、背景二、使用步骤1.符号表示2、GCNII模型2.1 初始残差2.2 恒等映射三、总结 一、前言1、概述图卷积网络(GCNs)是一种强大的用于图结构数据的深度学习方法。最近，GCNs及其后续的变种在现实世界数据集的各个应用领域显示了优越的性能。尽管它们取得了成功，但由于过度平滑的问题，目前大多数GCN模型都很肤浅。 本文研究了深度图卷积网络的设计与分析问题。我们提出
论文：Towards High-Fidelity 3D Face Reconstruction from In-the-Wild Images Using Graph Convolutional NetworksGithub：https://github.com/FuxiCV/3D-Face-GCNs论文提出了使用图卷积神经网络GCN（Graph Convolutional Networks）对3
前言图卷积网络(GCNs)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
1. 摘要 最近的推荐系统中最突出的是称为图卷积网络(GCNs)的深度学习架构，通过使用神经网络循环地提取总体的特征信息(如，图1)，而一个“卷积”操作从一个节点的单跳图邻域转换并聚集特征信息，并通过叠加多个这样的卷积操作，信息可以传播到图的远端。另外，与纯粹基于内容的深度模型不同的是，GCNs利用了内容信息和图结构。然而如何将GCN的训练和推理过程扩展到具有数十亿个节点和数百亿条边的图，却
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2024-04-10 23:19:48
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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
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2024-01-02 14:50:07
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GCN, GAT, GraphSAGE对比123456 1gcn 增加深度会降低模型效果主要是因为过度平滑的问题。现在解决这个问题的方法主要就是 skip-connection 的方法，其中包括你说的残差网络。这方面推荐你几篇论文:1.DeepGCNs: Can GCNs Gobas Deep as CNNs? 这篇论文主要讨论了 GCN 的深度问题，文中才用了 ResGCN，DenseGCN
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2023-12-22 23:48:20
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# PyTorch中的GCConv：图卷积操作的探索
图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCNs）正在引领着图神经网络的发展，其应用范围涵盖了社交网络、分子化学以及其他与图结构相关的领域。GCConv（Graph Convolution Layer）是实现GCN的核心组件，其主要目标是通过聚合邻居节点的信息来学习节点表示。本文将通过PyTorch实现一个简单
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2024-08-15 09:32:34
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《Skeleton-based Action Recognition with Directed Graph Neural Networks》这一篇论文总体上，我觉得写的是很有逻辑调理，创新点也很清晰，基本是对于ST-GCN和2s-AGCN进行的改进了。首先一上来，作者是先对已有的基于骨骼行为识别的算法进行了一个分类，分为了三种：RNNs、CNNs和GCNs，他们分别是将骨骼数据转化成了 向量序列
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2024-09-03 11:12:53
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超大图上的节点表征学习0 节点表征学习1 图网络面临的问题2 Cluster-GCN分析2.1 简单的Cluster-GCN2.2 随机多分区2.3 深层GCNs的训练问题3 Cluster-GCN实践3.1 数据集准备3.2 图节点聚类与数据加载器生成3.3 构造图神经网络的规范3.4 训练、验证与测试0 节点表征学习首先我们回忆一下图网络的节点表征学习，对于给定图，它由个节点和条边组成，其邻接
Abstract
知识图谱实现了各种各样的应用，包括问题回答和信息检索。尽管在创建和维护方面投入了巨大的努力，但即使是最大的知识库（如Yago、DBPedia或Wikidata）仍然不完整。我们介绍了关系图卷积网络（R-GCNs）并将其应用于两个标准的知识库补全任务：链接预测（恢复缺失的事实，即主题-预测-对象三要素）和实体分类（恢复缺失的实体属性）。RGCNs与最近一类在图上操作的神经网络
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2023-11-08 11:42:33
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