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 ...
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:譜域GCN小結 b站視頻:圖卷積神經網絡 GCN 的數學原理詳解,譜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 P , P T P 定義: 定義圖 mathcal G mathcal V , mathcal E , A 圖中有n個節點 鄰接 ...
2022-05-05 22:20 0 1215 推薦指數:
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 ...
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 ...
【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 ...
數據集為cora數據集,cora數據集由機器學習論文組成,共以下7類: 基於案例 遺傳算法 神經網絡 概率方法 強化學習 規則學習 理論 由cora.content和cora.cities文件構成。共2708個樣本,每個樣本的特征維度是1433。 下載地址 ...
轉載注明出處:邢翔瑞的技術博客https://blog.csdn.net/weixin_36474809 一、GCN與CNN 1、處理數據結構不同 拓撲結構:GCN處理的數據是圖結構,即Non Euclidean Structure非歐幾里得結構,拓撲結構。如社交網絡連接,信息網絡 ...
https://www.cnblogs.com/hellojamest/p/11678324.html 圖卷積網絡Graph Convolutional Nueral Network,簡稱GCN,最近兩年大熱,取得不少進展。不得不專門為GCN開一個新篇章,表示其重要程度。本文結合大量參考文獻 ...
視頻連接:2020 CCF 沈華偉 GNN 1.概述 卷積神經網絡的成功的原因:能夠學習到數據中局部信息,通過局部化卷積核,實際上是一種參數共享的方式。 然后通過逐層堆疊的方式,把局部的卷積核變成多尺度的層次模式。從而實現特征學習的一個效果。 1.1 局部卷積 ...