GNN中的Graph Pooling - CSDN博客
2020年6月25日 · 图池化（Graph Pooling）是GNN中用于减少图复杂性、提高模型效率的关键步骤。 论文利用谱聚类结合图神经网络，提出了一种新的图池化策略，能够更好地保留图的结构 …
Understanding Pooling in Graph Neural Networks - 知乎 - 知乎专栏
分层和全局pooling具有不同的角色，并且都可以是用于图级学习的同一 GNN 架构的一部分。 前者提供图形的multi-level的表示，GNN 可以从中逐渐提取高级属性，而后者直接得到整个graph …
[2110.05292] Understanding Pooling in Graph Neural Networks
2021年10月11日 · In this paper we propose a formal characterization of graph pooling based on three main operations, called selection, reduction, and connection, with the goal of unifying the …
图神经网络从入门到入门 - 知乎 - 知乎专栏
Graph pooling是GNN中很流行的一种操作，目的是为了获取一整个图的表示，主要用于处理图级别的分类任务，例如在有监督的图分类、文档分类等等。 图13 Graph pooling 的方法有很 …
paper 9：Self-Attention Graph Pooling - 知乎 - 知乎专栏
Pooling layer让CNN结构能够减少参数的数量【只需要卷积核内的参数】，从而避免了过拟合，为了使用CNNs，学习GNN中的pool操作是很有必要的， Graph pool的方法主要为三 …
torch_geometric.nn.pool.SAGPooling
GNN (torch.nn.Module, optional) – A graph neural network layer for calculating projection scores (one of torch_geometric.nn.conv.GraphConv, torch_geometric.nn.conv.GCNConv, …
GNN Pooling(一)：Graph U-Nets，ICML2019 - CSDN博客
2020年6月29日 · gUnpool的操作是根据GPool的结果将图的结构还原，但是在下采样之后的子图中没有出现的结点，在还原之后使用empty特征向量代替，如图中右上角灰色的小格格。 这个并 …
[2204.07321] Graph Pooling for Graph Neural Networks: Progress ...
2022年4月15日 · Graph neural networks have emerged as a leading architecture for many graph-level tasks, such as graph classification and graph generation. As an essential component of …
Graph pooling in graph neural networks: methods and their
2024年9月16日 · Graph pooling is an essential component of GNNs for graph-level representations. The goal of graph pooling is to learn a graph representation that captures …
图神经网络中的Graph Pooling - 腾讯云
2020年11月18日 · Graph Pooling. GNN/GCN 最先火的应用是在Node classification，然后先富带动后富，Graph classification也越来越多人研究。所以，Graph Pooling的研究其实是起步比较 …
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