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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2月17日 · 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 ...

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），还可以顺便得到 图的嵌入表示（graph embedding），可见用途广泛。 因此现在人们脑洞大开，让GCN到各个领域中发光发热。 eg: 图在现实生活中应用广泛，例如表示电影和演员的关系、人际交往关系，用户和购买过的商品的关系都可以用图来表示。 针对图数据，通常有以下几种比较 …

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：

本文讲的gcn 来源于论文：semi-supervised classification with graph convolutional networks，这是在gcn领域最经典的论文之一。 我们可以根据这个GCN的图看到，一个拥有 个input channel的graph作为输入，经过中间的hidden layers，得到 个 output channel的输出。

2020年11月1日 · 相信大多数读者在了解GCN（Graph Convolutional Networks）之前，对CNN（Convolutional Neural Network）都是非常熟悉的，我们知道，在连续信号中的卷积是表征 函数 f与g经过翻转和平移的重叠部分函数值乘积对重叠长度的积分,如下公式（1）。

2024年3月16日 · 图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）作为深度学习在图结构数据上的重要延伸，近年来在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域展现出卓越的性能。

GCN 是2016年发表的模型，论文名称是《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》（图卷积网络的半监督分类）。 参考 《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》 中第5章代码。 测试结果. loss和验证集acc曲线. 【实验数据集介绍】 实验使用 Cora数据集，Cora数据集包含 2708 个节点（训练样本）， 5429 条边，总共 7 种类别。 每个节点代表一篇科学出版物，边表示出版物存在引用关系。 数据划分如下： 每个节点的特征向量是由一个 1433 …

2023年5月11日 · 本篇文章将从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graph pooling策略DiffPool等等做一个简单的小结。 “近年来， 深度学习 领域关于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。 GNN处理非 结构化数据 时的出色能力使其在网络 数据分析 、 推荐系统 、物理建模、 自然语言处理 和图上的组合优化问题方面都取得了新的突破。 图 …