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 ad c a f https: www.zhihu.com question 图有两个基本的特性: 一是每个节点都有自己的特征信息。比如针对上图,我们建立一个风控规则,要看这个用户的注册地址 IP地址 交易的收货地址是否一样,如果这些特征信息不匹配,那么系统就会判定这个用户就存在一定的欺诈风险。这是对图节点特征信息的应用。 二 ...
2019-10-10 15:30 0 1172 推荐指数:
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 ...
/ Multi-layer Graph Convolutional Network (GCN) with first- ...
以下资源来源于: ①Kipf, Thomas N., and Max Welling. “Semi-supervised classification with graph convolutional ...
Linkage Based Face Clustering via Graph Convolution Network(CVPR1903 图卷积网络GCN无监督人脸聚类) https://arxiv.org/pdf/1903.11306.pdf 解读:CVPR1903_图卷积网络GCN无监督人 ...
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1.GCN的概念 传统CNN卷积可以处理图片等欧式结构的数据,却很难处理社交网络、信息网络等非欧式结构的数据。一般图片是由c个通道h行w列的矩阵组成的,结构非常规整。而社交网络、信息网络等是图论中的图(定点和边建立起的拓扑图)。 传统CNN卷积面对输入数据维度 ...
1.代码结构 ├── data // 图数据 ├── inits // 初始化的一些公用函数 ├── layers // GCN层的定义 ├── metrics // 评测指标的计算 ├── models // 模型结构定义 ├── train // 训练 └── utils // 工具函数的定义 ...