超图卷积网络 HyperGCN: A New Method of Training Graph Convolutional Networks on Hypergraphs . 简介 Introduction . 背景 Backgrounds 在许多诸如co authorship网络，co citation网络等现实世界的网络中，关系是复杂的并且超出了成对关联。超图 Hypergraph 提供了一种 ...
2021-02-24 19:33 0 711 推荐指数：
本文为“SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS”， 作者ThomasN.Kipf。 本文是基于谱的图卷积网络用来解决半监督学习的分类问题，输入为图的邻接矩阵A，和每一个节点的特征向量H 本问对应的代码 ...
以下学习内容参考了：🔗1，🔗2， 0、首先回忆CNN，卷积神经网络的结构和特点 处理的数据特征：具有规则的空间结构（Euclidean domains），都可以采用一维或者二维的矩阵描述。（Convolutional neural network (CNN) gains great ...
1. 为什么会出现图卷积神经网络？ 普通卷积神经网络研究的对象是具备Euclidean domains的数据，Euclidean domains data数据最显著的特征是他们具有规则的空间结构，如图片是规则的正方形，语音是规则的一维序列等，这些特征都可以用一维或二维的矩阵来表示，卷积神经网络 ...
图卷积网络 GCN Graph Convolutional Network（谱域GCN）的理解和详细推导 置顶 2019年08月24日 22:39:58 yyl424525 阅读数 1218更多 分类专栏： 深度 ...
【GCN】图卷积网络初探——基于图（Graph）的傅里叶变换和卷积 2018年11月29日 11:50:38 夏至夏至520 阅读数 5980更多 分类专栏： # MachineLearning ...
刚进实验室，被叫去看CNN。看了一些博客和论文，消化了很久，同时觉得一些博客存在一些谬误。我在这里便尽量更正，并加入自己的思考。如果觉得本文有哪里不妥或疑惑，请在下面发表评论，大家一起探讨。如有大神路过，请务必教我做人。然后，那些捣乱的，泥垢，前面左转不送。 卷积神经网络(CNN ...
转自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值 ...
本文属于图神经网络的系列文章，文章目录如下： 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph ...
