《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》论文阅读（一）
背景简介 GCN的提出是为了处理非结构化数据（相对于image像素点而言）。CNN处理规则矩形的网格像素点已经十分成熟，其最大的特点就是利用卷积进行①参数共享②局部连接，如下图： 那么类比 ...
花费 9 ms
《Learning Convolutional Neural Networks for Graphs》论文阅读
首先，容我吐槽一下这篇论文的行文结构、图文匹配程度、真把我搞得晕头转向，好些点全靠我猜测推理作者想干嘛，😈 背景 我们知道传统的CNN针对的是image，是欧氏空间square grid，那么使 ...
《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》论文阅读（二）
GCN的定义 下面内容参考kipf博客，个人认为是告诉你从直觉上，我们怎么得到GCN图上的定义（而前面的大幅推导是从理论上一步一步来的，也就是说可以用来佐证我们的直觉） 我们的网络输入是\(\ma ...
《Diffusion-Convolutional Neural Networks》论文阅读
DCNN 主要思想： 这是一篇基于空间域的图神经网络，聚合方式通过采样（hop）1~k 阶的邻居并同 self 使用 mean 的方式得到新的 feature-vector 作者将不同的 ...