2021年2月17日 · GCN的主要思想是对每个结点的邻居及其自身的信息作加权平均，从而得到一个可以传入神经网络的结果向量。 可以通过加深GCNs以获得更大的信息传播范围，如果要较大的层数，需要残差连接以提升效果。

2024年11月13日 · 在GCN中，图结构 A 不仅是一个简单的约束项，而是作为数据的一部分直接输入到网络中，与节点特征 X 一起决定每个节点的输出。 这种结合使得GCN在执行任务如节点分类时，能够考虑到每个节点的局部网络环境，从而允许模型捕获和利用节点间的依赖关系。

基于切比雪夫多项式的GCN主要思想就是利用切比雪夫多项式取逼近滤波器中的特征值矩阵，但有一点需要注意，切比雪夫多项式的自变量为 x ，而在图网络中自变量为拉普拉斯矩阵特征值所组成的对角阵 \Lambda_ {\hat {L}} ，那么滤波器中的特征值矩阵 \Lambda_H 可以 ...

0.6/3：0.6是C节点特征值，3是A的度加一乘以C的度加一。 A的两边同时乘以 \tilde {D}^ {-\frac {1} {2}} ，可以理解更新节点特征值的过程中，进行 归一化 处理。 3.4 两层GCN. 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。 则 \hat {A} (N, N)，X (N, M)和W (M, F)。 (N, N) * (N, C) * (C, F) => (N, F)，将节点特征信息映射到大小为 (N,F)的空间中。 3.5 下游任务. 最后每 …

2020年11月1日 · 空域卷积相比谱域卷积更加简单和高效，GraphSAGE (Graph SAmple and aggreGatE)和GAT (Graph Attention Network) 是空域卷积的典型代表（GCN变体）。 未来围绕GCN的工作可以从以下几点围绕展开： 1、过度平滑问题 2、下游任务的处理应用 3、可解释性 4、处理有向图 5、inductive任务 …

2024年1月7日 · Graphics Core Next（GCN）彻底摒弃了以通用计算的可预测性能为核心的 Terascale 策略。 虽然 Terascale 的 64 宽波前仍然存在，但 GCN 的其他特点却截然不同，以至于它甚至不能算作一个远亲。 GCN 的指令集类似于典型的 CPU 或英伟达的 Fermi。

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本文讲的GCN 来源于论文： SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS，这是在GCN领域最经典的论文之一。 我们可以根据这个GCN的图看到，一个拥有 个input channel的graph作为输入，经过中间的hidden layers，得到 个 output channel的输出。

在我最近新发表的一篇论文中， 就充分利用卷积模块，提出了结合图卷积（GCN）与 1\times1 卷积的全新GRU单元，进一步构建双向循环神经网络，来一体化解决路网级实时交通数据补全与预测问题，算例实验充分讨论了该模型对于提取时空数据中语义信息的有效性。

图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks, GCN）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。 GCN通过定义图卷积操作，能够有效地处理图数据的非规则性和动态性。 GCN的主要特点包括： 图卷积操作：GCN引入了一种基于图的拓扑结构的卷积操作，通过节点与其邻居节点的信息传递和聚合，逐层更新节点的表示。 这种卷积不再是固定形状的，而是依赖于图的邻接关系。 局部信息聚合：与CNN类似，GCN也通过局部信息聚合来逐层学习特征。 每个节点的特征不 …