最近做了一些和gnn相关的工作,经常听到GCN 和 embedding 相关技术,感觉很是困惑,所以写下此博客,对相关知识进行索引和记录: 参考链接: https://www.toutiao.com/a6690680620642730510/ graph embedding 技术学习 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN): https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 卷积神经网络的卷积核:…

[GCN]图卷积网络初探——基于图(Graph)的傅里叶变换和卷积 2018年11月29日 11:50:38 夏至夏至520 阅读数 5980更多 分类专栏: # MachineLearning   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_41727666/article/details/84622965 本文为从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精(fang)通(…

最近做了一些和gnn相关的工作,经常听到GCN 和 embedding 相关技术,感觉很是困惑,所以写下此博客,对相关知识进行索引和记录: 参考链接: https://www.toutiao.com/a6690680620642730510/ graph embedding 技术学习 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN): https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 卷积神经网络的卷积核:…

第一步:从前一个隐藏层到后一个隐藏层,对结点进行特征变换 第二步:对第一步进行具体实现 第三步:对邻接矩阵进行归一化(行之和为1) 邻接矩阵A的归一化,可以通过度矩阵D来实现(即通过D^-1*A来实现对A的归一化). 在实践中,使用对称归一化更加有效和有趣.变成下式: 第四步:加入自循环(每个结点从自身出发,又指向自己) 实际上,就是把邻接矩阵对角线上的数,全部由0变为1. 第五步:考虑每个结点与邻结点的关系(一般进行求和运算)  第六步:公式简化 将归一化运算简化一下: 则原式可以变为:  即…

从CNN到GCN的联系与区别: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 更加详解Laplacian矩阵: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/630639025 GCN 实践: https://mp.weixin.qq.com/s/sg9O761F0KHAmCPOfMW_kQ 深度学习时代的图模型,图网络综述: https://mp.weixin.qq.com/s/…

GCN code parsing 2018-07-18 20:39:11 utils.py  --- load data  def load_data(path="../data/cora/", dataset="cora"): """Load citation network dataset (cora only for now)""" print('Loading {} dataset...'.form…

Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition 2018-01-28  15:45:13  研究背景和动机: 行人动作识别(Human Action Recognition)主要从多个模态的角度来进行研究,即:appearance,depth,optical-flow,以及 body skeletons.这其中,动态的人类骨骼点 通常是最具有信息量的,且能够和其他模态进行互补.…

Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2018-01-16  22:33:36 1. 文章主要思想: 2. 代码实现(Pytorch):https://github.com/tkipf/pygcn  [Introduction]: 本文尝试用 GCN 进行半监督的分类,通过引入一个 graph Laplacian regularization term 到损失函数中: 其中,L0 代表损失函数,即:gra…

Graph Convolutional Networks 2018-01-16  19:35:17 this Tutorial comes from YouTube Video:https://www.youtube.com/watch?v=0_O8PdZBc5s&t=2097s 之所以这个方面的研究会吸引人,是因为这个东西可以将很多知识联系起来.现实生活中,有很多东西都可以应用的到,如: 上图展示了现有的 CNN 模型,在对图像进行处理时,利用局部的卷积核进行卷积操作时,进行的加权过程. 可以…

http://www.52ml.net/20031.html [新智元导读]Graph Convolutional Network(GCN)是直接作用于图的卷积神经网络,GCN 允许对结构化数据进行端到端的学习,也即输入可以是任意大小和形状的图.本文介绍 GCN 最新进展,讨论各种方法的优势和缺陷.GCN 未来如何拓展用于解决特定类型的问题,例如学习指示图或关系图,以及怎样用学习的图嵌入更多任务,也值得期待. 现实世界里很多重要的数据集都以图表或网络的形式呈现,例如:社交网络.知识图谱.蛋白质相…