2024年11月19日 · 图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks, GCN)在2017年被提出，为了处理“图类型”的数据， GCN不要求输入格式固定 。说白了，这个和网络CNN一样，都是用于提取特征，只不过提取的是图数据的特征。

GCN 概述. 我们可以根据这个GCN的图看到，一个拥有C 个input channel的graph作为输入，经过中间的hidden layers，得到 F 个 output channel的输出。 图卷积网络主要可以由两个级别的作用变换组成： 注意本文讲的图都特指无向无权重的图。 graph level：

GCN是一种能够直接作用于图并且利用其结构信息的卷积神经网络。 这篇文章解决的是在一个图中，只有少部分结点的标签是已知情况下(Semi-supervised learning)的结点分类问题。 主要思想. 正如GCN名字中的卷积所揭示的，该思想是由图像领域迁移到图领域的。然而 ...

如下图，是一个两层GCN， 我们可以 \hat {A} 看成一个已知常量矩阵，X代表全图节点特征矩阵。 如果初始有N个节点，每个节点有M个特征，通过大小为 (M,F)的W。 则 \hat {A} (N, N)，X (N, M)和W (M, F)。 (N, N) * (N, C) * (C, F) => (N, F)，将节点特征信息映射到大小为 (N,F)的空间中。 3.5 下游任务. 最后每一个节点，都会聚合周围节点的信息，特征数由最开始的M个变成F个。 再把每个节点F个特征值接上全连接层，就可以做一个简单的节点分类任务。 任务：对图中的每一 …

图卷积网络的本质就是提取图结构的空间特征，基于提取方式的不同可以分为：基于空间域的图网络（GraphSAGE，GAT，MPNN等）、基于谱域的图网络（Spectral CNN、ChebyNet、GCN等）。 ①基于空间的方法就是直接从图结构出发，聚合邻居节点的信息作为新的特征，不断的进行消息传递的过程。 ②基于谱域的方法就是将原始数据转换至谱域中，利用图谱理论，引入滤波器进行滤波，在转换回时域的一个过程。 下面分别就这两个角度对GCN进行讲解。 本文假定你已经 …

2021年8月22日 · 本文介绍了Thomas Kipf和Max Welling的Semi-GCN模型，一种用于节点分类的半监督图卷积网络。 模型基于图的结构信息进行消息传递和聚合，重点讲解了GCN的卷积公式和在Cora数据集上的实验结果。 参考论文： Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. GCN（Graph Convolutional Network）即在图上进行卷积运算，与传统卷积的操作对象不同，GCN的卷积对象图是不规则的，例如每个结点周围的邻居结点数都是不 …

2020年4月7日 · 这篇文章是关于如何利用图卷积网络 (GCNs)对图进行深度学习的系列文章中的第一篇，GCNs是一种功能强大的神经网络，旨在直接处理图并利用其结构信息。 系列目录： 在这篇文章中，我将介绍GCNs，并使用编码示例说明信息是如何通过GCN的隐藏层传播的。 我们将看到GCN如何聚合来自前一层的信息，以及这种机制如何在图中生成节点的有用特性表示。 GCN 是一类非常强大的用于图数据的神经网络架构。 事实上，它非常强大，即使是随机初始化的两层 …

A pytorch implementation of GCN on EllipticDataSet, and this repo provides a GCN-related layer to promote the original GCN layer. - yeungchenwa/GCN-on-EllipticDataSet

2024年9月16日 · 图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）是由Thomas Kipf和Max Welling在2016年提出的一种用于图数据的 深度学习 模型。 其核心思想是通过图结构中的卷积操作来学习节点的特征表示。 与传统的 卷积神经网络 （CNN）在处理图像数据时通过平面卷积进行特征提取不同，GCN的卷积操作发生在图中的邻域节点上，利用每个节点的邻居节点信息更新节点的特征表示。 GCN的数学表示如下： H(l+1) =σ(^D−1/2^A^D−1/2H(l)W (l)) H(l) 是第 l 层的节点 …

2021年5月30日 · GCN精妙地设计了一种从图数据中提取特征的方法，从而让我们可以使用这些特征去对图数据进行节点分类（node classification）、图分类（graph classification）、边预测（link prediction）和获得图的嵌入表示（graph embedding），用途十分广泛。 二、图卷积网络G