目录 1. Introduction本篇综述的主要贡献本篇论文的整体结构2. DEFINITION3. 分类和框架4. GRAPH CONVOLUTION NETWORKS4.1 基于谱的图卷积网络（Spectral-based Graph Convolutional Networks）4.2 基于空间的图卷积网络（Spacial-based Graph Convolutional Ne
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
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2024-03-10 16:19:52
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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
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2023-12-12 15:21:36
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主要内容： 1 实现基于Parameter的GCN层定义； 2 调整模型以实现Batch计算； 3 基于Linear全连接层的GCN层定义； 4 DGL和Pytorch_geometric对GCN的定义； 5 基于Conv2D的GCN图卷积的方式的定义（待补充）；一、基于Parameter的GCN层定义import math
from torch import nn
import torch.nn
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2023-11-12 09:17:50
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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
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2023-10-16 00:04:13
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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
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2024-02-04 00:07:04
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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
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2024-01-12 02:05:10
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Part 2: Semi-Supervised Learning with Spectral Graph Convolutions 基于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二篇，图卷积网络是一种功能强大的神经网络，旨在直接在图上工作并利用其结构信息。我将简要回顾上一篇文章，但您可以在这里找到
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2024-04-15 13:44:17
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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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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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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
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2023-10-11 15:56:16
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0.引言近期图像分类的研究的许多进步可归因于训练过程的精炼（training procedure refinements）作者就将这些精炼技巧做了总结，并证明使用这些技巧训练的模型迁移至下游任务时也表现的很好。1.引言由AlexNet到VGG、ResNet再到NASNet—A，精度不断提升，这不仅仅是模型架构带来的改变，损失函数、数据增强以及优化方法也在提升模型精度方面起着重要的作用。Howeve
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
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2023-10-16 00:13:38
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由于文章篇幅较长，因此将其分解为三部分：图卷积网络GCN（Graph Convolution Network）（一）研究背景和空域图卷积图卷积网络GCN（Graph Convolution Network）（二）图上的傅里叶变换和逆变换图卷积网络GCN（Graph Convolution Network）（三）详解三代图卷积网络理论前两篇介绍完图卷积网络的背景知识，现在正式引入GCN！卷积定义在泛
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2024-01-29 10:06:30
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文章目录前言1. 理论部分1.1 为什么会出现图卷积网络？1.2 图卷积网络的推导过程1.3 图卷积网络的公式2. 代码实现参考资料 前言本文从使用图卷积网络的目的出发，先对图卷积网络的来源与公式做简要介绍，之后通过一个例子来代码实现图卷积网络。1. 理论部分1.1 为什么会出现图卷积网络？无论是CNN还是RNN，面对的都是规则的数据，面对图这种不规则的数据，原有网络无法对齐进行特征提取，而图这
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2024-05-14 19:49:38
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作者：Tobias Skovgaard Jepsen编译：ronghuaiyang 导读 这是第二篇，用谱图卷积来做半监督学习。How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional NetworksPart 2: Semi-Supervised Learning with Spectral Graph ConvolutionsTo
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2024-01-21 07:29:11
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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
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2023-07-12 15:22:09
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GCNCNN中的卷积本质上就是共享参数的过滤器，可以较为有效地提取空间特
原创
2022-12-26 18:23:54
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到这里我们就学完了卷积神经网络相关的知识了，在学习的过程中，你是否有这样的困扰：如果是我自己构建一个卷积神经网络，怎样才能构建一个最优的模型呢；卷积层应该有几层，卷积核改多大，哪些层之后需要加池化层，dropout 应该用在哪……其实，在实际应用中我们很少会从头搭建一个卷积神经网络，除非是找不到可以用的了。业界中的精英、大师已经设计出很多经典的卷积神经网络了，这些卷积神经网络在 ImageNet
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2024-02-28 10:14:09
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一、图像分类定义可以用一个简单的公式来描述图像分类的过程：训练：通过训练集{(x1,y1),...,{xn,yn}}来获得一个预测函数f，满足在训练集上的最小误差。测试：向预测函数f输入一个从来没有见过的x，得到预测值y。 二、泛化能力 我们在训练的过程中，要注意所训练出来的模型的泛化能力。所谓泛化能力，就是要让模型认识不同形态、不同颜色等不同特征的同类事物，例如苹果，苹果有黄色的、绿
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2024-01-17 11:02:37
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