GCN的定義 下面內容參考kipf博客，個人認為是告訴你從直覺上，我們怎么得到GCN圖上的定義 而前面的大幅推導是從理論上一步一步來的，也就是說可以用來佐證我們的直覺 我們的網絡輸入是 mathcal G mathcal V , mathcal E ： 即可以用 N times D 的矩陣 X 表示， N 為圖上結點個數， D 是每個結點的特征維數 同時表示一個圖還需要鄰接矩陣 A 而一層的輸出記 ...
2020-04-12 15:36 1 1257 推薦指數：
背景簡介 GCN的提出是為了處理非結構化數據（相對於image像素點而言）。CNN處理規則矩形的網格像素點已經十分成熟，其最大的特點就是利用卷積進行①參數共享②局部連接，如下圖： 那么類比到非結構數據圖（graph），CNN能直接對非結構數據進行同樣類似的操作嗎？如果不能，我們又該采用 ...
Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2018-01-16 22:33:36 1. 文章主要思想： 2. 代碼實現（Pytorch）：https://github.com ...
SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS Thomas N. Kipf、MaxWelling Published as a conference paper at ICLR 2017 論文 ...
Kipf, Thomas N., and Max Welling. "Semi-supervised classification with graph convolutional networks." arXiv preprint arXiv:1609.02907 (2016 ...
Paper Information Titlel：《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》Authors：Thomas Kipf, M. WellingSource：2016, ICLRPaper ...
Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks 引言：本文將產生式對抗網絡（GAN）拓展到半監督學習，通過強制判別器來輸出類別標簽。我們在一個數據集上訓練一個產生式模型 G 以及 一個判別器 D，輸入 ...
這篇文章的主要貢獻點在於： 1.實驗證明僅僅利用圖像整體的弱標簽很難訓練出很好的分割模型； 2.可以利用bounding box來進行訓練，並且得到了較好的結果，這樣可以代替用pixel-leve ...
A Semi-supervised Graph Attentive Network for Financial Fraud Detection 作者：Daixin Wang, Jianbin Lin, Peng Cui, Quanhui Jia, Zhen Wang, Yanming Fang ...
