GGNN是一种基于 GRU 的经典的空间域message passing的模型。 message passing的通用框架共包含三部分操作：信息传递操作 (M)，更新操作 (U)，读取操作 (R)。 从如下公式中可以看出，节点v的t+1时刻的embedding m，由其当前时刻的embedding，以及其邻居节点的当前时刻embedding，和二者的交互的边信息所决定。 在全图的信息传递过程中，采用的是GRU的原理。 传播模型如下图所示，其中式 (1)， h_v^1 为节点v的初始隐向量，为D维的向量，当节点输入 …

2021年2月17日 · 本文将几何聚合方案应用于图卷积网络，提出Geom-GCN，用于执行图上的归纳学习。Geom-GCN通过节点嵌入、结构邻域和双层聚合三个模块来实现。

2019年4月13日 · ggnn与gcn图神经网络理解及应用解析 "这篇文档包含了对 GGNN ( Graph Grammar Networks ) 和GCN ( Graph Convolutional Networks ) 的 论文 笔记 ，作者分享了对这两种图 神经网络 的理解和个人见解。

##### A gated graph convolutional network (GGCN) is developed for multi-sensor signal fusion and RUL prediction. Firstly, spatial–temporal graphs are constructed from multi-sensor signals as input of the prognosis model.

GatedGCN是一种用来处理带有edge feature常见的GNN conv方法，其计算过程和框图如图所示. $$ \mathrm {h}_ {i}^ {l+1}=A^l h_ {i}^ {l}+\Sigma_ {j \in \mathrm {N}_ {i}} \hat {e}_ {ij}^l \odot B^l h_ {j}^ {l}$$ 其中： \hat {e}_ {ij}^ {l}=\sigma (e_ {ij}^ {l+1}) \div\left (\Sigma_ {j\in \mathrm {N}_ {i}} \sigma\left (e_ {ij}^ {l+1}\right)+\varepsilon\right)

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.

2021年4月22日 · GGNN是一种基于GRU的经典的空间域message passing的 模型. 一个图 G = (V, E)， 节点v ∈ V中存储D维向量，边e ∈ E中存储D × D维矩阵， 目的是构建网络GGNN。 实现每一次参数更新时，每个节点既接受相邻节点的信息，又向相邻节点发送信息。 基于GRU提出了GGNN，利用RNN类似原理实现了信息在graph中的传递。 核心实现就是上面这个，除了表达到达关系部分用了1，其他padding成了0. 文章浏览阅读1.1w次，点赞21次，收藏91次。

The GG-CNN is a lightweight, fully-convolutional network which predicts the quality and pose of antipodal grasps at every pixel in an input depth image.

Welcome to the Global Grandmothers’ Council Network. Join us in weaving wisdom, strength, and future generations together. Find your place in the Community and Council and be a part of the legacy. As guardians of transformation and midwives of a new world emerging, we are forging a global nexus of local Grandmothers’ Circles and Councils.

Predicting RPI can guide the exploration of cellular biological functions, intervening in diseases, and designing drugs. Given this, this study proposes the RPI-gated graph convolutional network (RPI-GGCN) method for predicting RPI based on the gated graph convolutional neural network (GGCN) and co-regularized variational autoencoder (Co-VAE).