@functional_transform ('gcn_norm') class GCNNorm (BaseTransform): r """Applies the GCN normalization from the `"Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks" …

gcn_norm是一个图卷积网络（GCN）中常用的规范化函数，它用于对图的邻接矩阵进行归一化处理。归一化操作是通过节点的度进行加权，避免节点之间度数差异过大导致训练不稳定。

GCN（Graph Convolution Network）是 GNN（graph neural network）的一种代表性运算机制，GCN 可以认为是将卷积算子推广到不规则的领域的计算过程，称为 neighborhood …

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。

norm (str or Callable, optional) – The normalization function to use. (default: None ) norm_kwargs ( Dict [ str , Any ] , optional ) – Arguments passed to the respective normalization function …

Applies the GCN normalization from the “Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks” paper (functional name: gcn_norm). \[\mathbf{\hat{A}} = \mathbf{\hat{D}}^{-1/2} …

2020年4月11日 · 1. lstm和gcn的原理性介绍，包括数学公式和直观理解。 2. 带有代码示例的实践指南，帮助理解和实现lstm和gcn。 3. 可能包括的案例分析，展示在特定论文研究中的应用。 …

首先上结论，在GNN/GCN上Batch Norm/Layer Norm是很有效的，特别是训练深层网络的时候，没有BN/LN，如果不做gradient clipping甚至会发生数值overflow的情况，加了BN/LN一般可 …

2025年2月28日 · 图卷积网络 （Graph Convolutional Network, GCN）是一种处理图结构数据的深度学习模型。 它通过 聚合邻居节点的信息 来更新每个节点的特征表示，广泛应用于 社交网络 …

本文 针对过平滑问题提出了一种正则化方法 PairNorm。 PairNorm会让距离较远的节点保持特征不相似，同时允许同一簇里的节点（相近的节点）特征有相似。 本文的主要贡献有： 针对过平 …