原文:圖卷積網絡 GCN Graph Convolutional Network(譜域GCN)的理解和詳細推導

. 為什么會出現圖卷積神經網絡 普通卷積神經網絡研究的對象是具備Euclidean domains的數據,Euclidean domains data數據最顯著的特征是他們具有規則的空間結構,如圖片是規則的正方形,語音是規則的一維序列等,這些特征都可以用一維或二維的矩陣來表示,卷積神經網絡處理起來比較高效。 CNN的 平移不變性 在 非矩陣結構 數據上不適用 平移不變性 translation ...

2020-09-15 17:09 0 2664 推薦指數:

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GCN(Graph Convolutional Network)的簡單公式推導

第一步:從前一個隱藏層到后一個隱藏層,對結點進行特征變換 第二步:對第一步進行具體實現 第三步:對鄰接矩陣進行歸一化(行之和為1) 鄰接矩陣A的歸一化,可以通過度矩 ...

Fri May 24 22:02:00 CST 2019 0 3090
GCNGraph Convolutional Network

從CNN到GCN的聯系與區別: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 更加詳解Laplacian矩陣: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer ...

Fri Aug 30 04:30:00 CST 2019 0 1001
圖卷積:從卷積到切比雪夫網絡再到gcn

參考鏈接: 知乎文章:一文帶你理解圖卷積網絡本質和發展脈絡 知乎文章:GCN小結 b站視頻:圖卷積神經網絡GCN)的數學原理詳解,圖理論和傅立葉變換初探 圖卷積網絡 GCN 預備知識: 實對稱矩陣可以正交相似對角化。即:若\(A = A^T,\)則\(A = P\Lambda ...

Fri May 06 06:20:00 CST 2022 0 1215
圖卷積網絡入門(GCN)

【轉】GCN入門 轉自:阿澤:【GNN】萬字長文帶你入門 GCN 這篇文章很好的介紹了: 時域、空域、頻域;頻域的優勢 傅立葉級數、連續傅立葉變換;傅立葉變換應用 拉普拉斯算子、圖拉普阿斯矩陣、拉普拉斯分解 圖上傅立葉變換 圖卷積 初代GCN 本博客 ...

Fri Feb 05 17:33:00 CST 2021 0 583
 
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