： 图卷积网络的高级介绍 第二部分：基于谱域图卷积的半监督学习 　　在这篇文章中，我将介绍GCN ...

GCN可以认为由两步组成: 对于每个节点 $u$ 1）汇总邻居的表示$h_v$ 产生中间表示 $\hat h_u$ 2) 使用$W_u$线性投影 $\hat h_v$, 再经过非线性变换 $f$ , 即 $h_u = f(W_u \hat h_u)$ 首先定义message函数 ...

本文非原创，主要参考学习博文： Pytorch框架下——GCN代码详细解读 GCN源码（Pytorch）超级详细注释讲解 说明：本文是对论文“SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL ...

参考 论文笔记：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）？ 图卷积网络(Graph Convolutional Network ...

REFERENCE: https://www.jianshu.com/p/ad528c40a08f https://www.zhihu.com/question/54504471 图有两个基本的特性 ...

图网络笔记(1)——GNN, GCN, GraphSAGE, GAT 简介 在这里简单总结一下常见的一些图网络模型。 GNN 我们的目标是在图的结构上从各结点的初始feature\(x_v\)，通过图的结构以及边的特征\(x_{(u,v)}\)学到对应的hidden variable ...

使用没有节点特征的图来跑DGL (输入特征为节点编号的embedding) 安装DGL ： 所需要的包 构建无向图: 转为networkX进行可视化 对每个节点做embedding并作为GCN的输入特征 ...