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。

3.4 两层gcn. 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。

本文是使用 Pytorch Geometric 库来实现常见的图神经网络模型GCN、GraphSAGE和GAT。 在首次加载所需数据时需要从网上下载，如果出现问题可自行下载数据，并创建文件夹将data中有关cora的数据放在下图所示目录中。 Dropout: 训练过程中，为防止模型过拟合，增加其泛化性，会随机屏蔽掉一些神经元，相当于输入每次经过不同的神经元，最终得到不同的模型。 测试模式时，所有神经元共同作用，类似于boosting。 BatchNorm: 训练过程中，模型每次处理一个minibatch …

A Graph Convolutional Network, or GCN, is an approach for semi-supervised learning on graph-structured data. It is based on an efficient variant of convolutional neural networks which operate directly on graphs. The choice of convolutional architecture is motivated via a localized first-order approximation of spectral graph convolutions.

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 …

2016年9月30日 · Let's take a look at how our simple GCN model (see previous section or Kipf & Welling, ICLR 2017) works on a well-known graph dataset: Zachary's karate club network (see Figure above). We take a 3-layer GCN with randomly initialized weights.

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 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。

2024年11月12日 · 本文将对图卷积神经网络（gcn）进行详细解析，包括其背景、原理、结构及应用等方面。我们将通过直观易懂的方式，带领大家逐步走进gcn的世界，感受gcn在处理图数据时的强大能力。gcn（图卷积神经网络）是一种特征提取器，用于从图数据中提取特征。它采用 ...

2021年9月2日 · 本文介绍了如何使用PyTorch实现GCN模型，详细步骤包括初始化模型、构建两层GraphConvolution层、前向传播过程，以及在Cora数据集上进行训练，展示了GCN用于节点分类的实际操作。

2019年7月7日 · 這篇文章對 GCN (Graph Convolutional Network)做了概略的介紹。 CNN的捲積不是數學定義上的連續捲積，而是一種定義的離散捲積。 我們用這種捲積來處理圖像 (image)，從圖像中提取特徵，並且透過神經網路來學習捲積的權重 (weight)。 以下所稱的捲積都是指這種局部的離散捲積。 CNN捲積有一些特性， (1)平移不變性 (shift-invariance) (2)局部性 (local connectivity) (3)多尺度 (multi-scale) 這些特性，暫且把它們稱作 組合性 (Compositionality)，讓CNN捲積只 …