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 ...
参考链接: 知乎文章:一文带你理解图卷积网络本质和发展脉络 知乎文章:谱域GCN小结 b站视频:图卷积神经网络 GCN 的数学原理详解,谱图理论和傅立叶变换初探 图卷积网络 GCN 预备知识: 实对称矩阵可以正交相似对角化。即:若 A A T, 则 A P Lambda P , P T P 定义: 定义图 mathcal G mathcal V , mathcal E , A 图中有n个节点 邻接 ...
2022-05-05 22:20 0 1215 推荐指数:
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 ...
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 ...
【转】GCN入门 转自:阿泽:【GNN】万字长文带你入门 GCN 这篇文章很好的介绍了: 时域、空域、频域;频域的优势 傅立叶级数、连续傅立叶变换;傅立叶变换应用 拉普拉斯算子、图拉普阿斯矩阵、拉普拉斯谱分解 图上傅立叶变换 图卷积 初代GCN 本博客 ...
数据集为cora数据集,cora数据集由机器学习论文组成,共以下7类: 基于案例 遗传算法 神经网络 概率方法 强化学习 规则学习 理论 由cora.content和cora.cities文件构成。共2708个样本,每个样本的特征维度是1433。 下载地址 ...
转载注明出处:邢翔瑞的技术博客https://blog.csdn.net/weixin_36474809 一、GCN与CNN 1、处理数据结构不同 拓扑结构:GCN处理的数据是图结构,即Non Euclidean Structure非欧几里得结构,拓扑结构。如社交网络连接,信息网络 ...
https://www.cnblogs.com/hellojamest/p/11678324.html 图卷积网络Graph Convolutional Nueral Network,简称GCN,最近两年大热,取得不少进展。不得不专门为GCN开一个新篇章,表示其重要程度。本文结合大量参考文献 ...
视频连接:2020 CCF 沈华伟 GNN 1.概述 卷积神经网络的成功的原因:能够学习到数据中局部信息,通过局部化卷积核,实际上是一种参数共享的方式。 然后通过逐层堆叠的方式,把局部的卷积核变成多尺度的层次模式。从而实现特征学习的一个效果。 1.1 局部卷积 ...