​ 圖神經網絡 (GNN) 是一系列神經網絡，可以自然地對圖結構數據進行操作。與孤立地考慮單個實體的模型相比，通過從底層圖中提取和利用特征，GNN 可以對這些交互中的實體做出更明智的預測。 GNN 並不是唯一可用於對圖結構化數據進行建模的工具：圖內核和隨機游走方法層級是一些最流行的工具。然而，今天 ...

轉自：https://www.zhihu.com/question/22298352 從數學上講，卷積就是一種運算。 某種運算，能被定義出來，至少有以下特征： 首先是抽象的、符號化的 其次，在生活、科研中，有着廣泛的作用 比如加法： ，是抽象的，本身只是一個數學符號 ...

【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、拉普拉斯譜分解 圖上傅立葉變換 圖卷積 初代GCN 本博客 ...

首先理解一些以下： 二分類：每一張圖像輸出一個類別信息 多類別分類：每一張圖像輸出一個類別信息 多輸出分類：每一張圖像輸出固定個類別的信息 多標簽分類：每一張圖像輸出類別的個數不固定，如下圖所示： 多標簽分類的一個重要特點就是標簽是具有關聯的，比如在含有sky（天空） 的圖像中，極有 ...

以下內容來自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37091549 為什么有圖卷積神經網絡（引言，可跳過） 自2012年以來，深度學習在計算機視覺以及自然語言處理兩個領域取得了巨大的成功。和傳統方法相比，它好在哪里呢？ 假設有一張圖，要做分類，傳統方法需要手動提取 ...

1. 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 ...

圖卷積網絡 GCN Graph Convolutional Network（譜域GCN）的理解和詳細推導 置頂 2019年08月24日 22:39:58 yyl424525 閱讀數 1218更多 分類專欄： 深度 ...

目錄 1. 為什么會出現圖卷積神經網絡？ 2. 圖卷積網絡的兩種理解方式 2.1 vertex domain(spatial domain)：頂點域（空間域） 2.2 spectral domain：頻域方法（譜方法） 3. ...