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2024年7月3日 · GCN结合Transformer是一种创新的深度学习模型，它通过融合图卷积网络（GCN）对图结构数据的强大建模能力与Transformer在处理序列数据时的卓越性能，实现了对复杂图结构数据的深度理解和高效处理。

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图卷积神经网络，实际上跟 CNN 的作用一样，就是一个 特征提取器，但 GCN 面向的对象是图数据结构，能够巧妙的从图数据中提取特征，并使用这些特征去尽显节点分类、图分类、边预测、图嵌入表示等问题。 为什么要有专门面向图的卷积神经网络？ 可以想到对于之前的 CNN、RNN 系列广泛应用在 图像识别、自然语言序列信息等领域，但他们都有一个特点，就是不管是图片还是语言的数据，都是 有限维度 的（），称为属于欧式空间的数据。 但图的结构非常不规则，可以认 …

2020年9月27日 · Ex-professional cyclist Conor Dunne has many Grand Tours under his belt, but this time he's taking on a new challenge by swimming 5km in the Irish Sea to Helvick Harbour! Here's how he got on!

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 …

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。

2020年9月27日 · 本文介绍了如何使用图卷积网络（gcn）对图进行深度学习，gcn 是一种可直接作用于图并利用其结构信息的强大神经网络。 本文将介绍 GCN ，并使用代码示例说明信息是如何通过 GCN 的隐藏层传播的。

这一节主要介绍图神经网络逐层更新(propagation)的理论推导。多层图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)的逐层传播公式： 2.a 谱图卷积(Spectral Graph Convolutions) 2.b. 逐层线性模型. 现在假设我们限制K=1，即谱图卷积近似为一个关于L的线性函数。

2023年1月13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。