提出对比训练的结构化世界模型（contrastively-trained structured world model, C-SWM），用于在无监督的情况下从原始像素观察中学习环境的对象分解模型。 接下来，我们来看这篇博士论文各章节的具体内容。

对比训练的结构化 世界模型 (C-SWMs) (Kipf 等，2020) 从无监督的原始像素观测中学习环境的目标分解模型。 C-SWM使用图神经网络以图的形式构造环境的表示，其中节点表示对象，边表示在动作影响下的成对关系或相互作用。 C-SWM使用对比学习进行了训练，没有基于像素的损失，非常适合学习具有组成结构的环境的模型。 GCN大佬 Thomas Kipf 现在是阿姆斯特丹大学四年级的博士生，导师是 Prof. Max Welling. 他的研究兴趣包括：learning with structured data …

2020年5月21日 · 提出对比训练的结构化世界模型（contrastively-trained structured world model, C-SWM），用于在无监督的情况下从原始像素观察中学习环境的对象分解模型。 接下来，我们来看这篇博士论文各章节的具体内容。 该论文前两章是「引言」和「背景」，介绍了相关的背景知识等内容。 在这一部分中，Thomas Kipf 列举了该论文试图 解决的 5 个研究问题： 问题 1：针对图结构数据集上的大规模节点分类任务，我们能否开发出深度 神经网络模型 并提供高效实现？ …

2020年5月12日 · 提出对比训练的结构化世界模型（contrastively-trained structured world model, C-SWM），用于在无监督的情况下从原始像素观察中学习环境的对象分解模型。 接下来，我们来看这篇博士论文各章节的具体内容。

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。

2016年9月9日 · We present a scalable approach for semi-supervised learning on graph-structured data that is based on an efficient variant of convolutional neural networks which operate directly on graphs. We motivate the choice of our convolutional architecture via a localized first-order approximation of spectral graph convolutions.

首先我们给出gcn的符号定义： 对于一个图 G=（V, E） ，输入 X 是一个 N\times D 的矩阵，表示每个节点的特征，同时有图的邻接矩阵 A 。 我们希望得到一个 N\times F 的特征矩阵 Z ，表示学习到的每个节点的特征表示， F 是我们希望得到的表示的维度。

图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）是一类专门用于处理图数据的神经网络模型。 它将图的拓扑结构与节点特征结合起来，通过 图卷积 操作来提取节点之间的关系和特征信息。

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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 …