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图网络笔记 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 h v . 考虑一个图 G V, E 。 原始的GNN是一个迭代算法,通过 h v t f x v, x u,v , h u t, x u ...
2020-02-20 16:27 0 1138 推荐指数:
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神经网络 (GNN) 图神经网络是图数据最原始的半监督深度学习方法。 GNN的思路很简单:为了编码 ...
一、图 传统的欧几里得空间数据:文本、图像、视频等【LSTM、CNN可训练】 非欧几里得空间数据:图结构(包含对象和关系,如社交网络、电商网络、生物网络和交通网络等)【图卷积等技术可训练】 1、欧几里得空间 也称欧式空间,二维、三维空间的一般化。将距离、长度和角度等概念转化成任意维度 ...
GNN:图神经网络,由于传统的DNN网络无法表示顶点和边这种关系型数据,便出现了图神经网络解决这种图数据的表示问题,这属于DNN往图方向的应用扩展 GCN:图卷积神经网络,GNN在训练过程中,有将attention引入图结构的,有将门控机制引入图结构的,还有将卷积引入图结构的,引入卷积 ...
RNN: 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入 在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursive neural network)。 RNN的结构 ...
图神经网络小结 图神经网络小结 图神经网络分类 GCN: 由谱方法到空域方法 GCN概述 GCN的输出机制 GCN的不同方法 基于谱方法的GCN 初始 切比雪夫K ...
第6章 GCN的性质 第5章最后讲到GCN结束的有些匆忙,作为GNN最经典的模型,其有很多性质需要我们去理解。 6.1 GCN与CNN的区别与联系 CNN卷积卷的是矩阵某个区域内的值,图卷积在空域视角下卷的是节点的邻居的值,由此粗略来看二者都是在聚合邻域的信息。 再具体来看一些区别与联系 ...
20.4.29更新 写在前头,由于毕设的需要,我一直在学习图神经网络,看了很多文章解析,以及顶会使用上了gcn的各个领域开源代码,我还是不太懂它为什么会有作为,现在的方法大多数是 第一步查看自己任务怎么能表示成图,一般就是有节点特征和邻接矩阵后,直接上gcn,我感觉 论文的 why部分,讲 ...