图卷积网络Graph Convolutional Nueral Network,简称GCN,最近两年大热,取得不少进展.不得不专门为GCN开一个新篇章,表示其重要程度.本文结合大量参考文献,从理论到实践,从由来到数学推导,讲述GCN的发展和应用. 综述 在扎进GCN的汪洋大海前,我们先搞清楚GCN是做什么的,有什么用.深度学习一直都是被几大经典模型给统治着,如CNN.RNN等等,它们无论再CV还是NLP领域都取得了优异的效果,而GCN主要是针对图结构的.社交网络.信息网络中有很多类似的结构.实际…

摘要:本文提出一种基于局部特征保留的图卷积网络架构,与最新的对比算法相比,该方法在多个数据集上的图分类性能得到大幅度提升,泛化性能也得到了改善. 本文分享自华为云社区<论文解读:基于局部特征保留的图卷积神经网络架构(LPD-GCN)>,原文作者:PG13 . 近些年,很多研究者开发了许多基于图卷积网络的方法用于图级表示学习和分类应用.但是,当前的图卷积网络方法无法有效地保留图的局部信息,这对于图分类任务尤其严重,因为图分类目标是根据其学习的图级表示来区分不同的图结构.为了解决该问题,这篇文章提…

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…

目录 目录 1. 为什么会出现图卷积神经网络? 2. 图卷积网络的两种理解方式 2.1 vertex domain(spatial domain):顶点域(空间域) 2.2 spectral domain:频域方法(谱方法) 3. 什么是拉普拉斯矩阵? 3.1 常用的几种拉普拉斯矩阵 普通形式的拉普拉斯矩阵 对称归一化的拉普拉斯矩阵(Symmetric normalized Laplacian) 随机游走归一化拉普拉斯矩阵(Random walk normalized Laplacian) 泛化…

以下学习内容参考了:1,2, 0.首先回忆CNN,卷积神经网络的结构和特点 处理的数据特征:具有规则的空间结构(Euclidean domains),都可以采用一维或者二维的矩阵描述.(Convolutional neural network (CNN) gains great success on Euclidean data, e.g., image, text, audio, and video). 什么是卷积:卷积即固定数量邻域结点排序后,与相同数量的卷积核参数相乘求和. 离散卷积本质就…

卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)是深度学习的代表算法之一 .具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类,因此也被称为“平移不变人工神经网络”.随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进,卷积神经网络得到了快速发展,并被应用于计算机视觉.自然语言处理等领域. 卷积是通过两个函数 f,g 生成第三个函数的一种数学算子,表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部分的面积.数学定义公式: 事实上,在卷积网络上使用的离散卷积,也就是不连续的,它是一种运算方式,也就是按照卷积核,将输…

一.项目说明 给定数据集train.csv,要求使用卷积神经网络CNN,根据每个样本的面部图片判断出其表情.在本项目中,表情共分7类,分别为:(0)生气,(1)厌恶,(2)恐惧,(3)高兴,(4)难过,(5)惊讶和(6)中立(即面无表情,无法归为前六类).所以,本项目实质上是一个7分类问题. 数据集介绍: (1).CSV文件,大小为28710行X2305列: (2).在28710行中,其中第一行为描述信息,即“label”和“feature”两个单词,其余每行内含有一个样本信息,即共有28709…

一.介绍 实验内容 内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络,从而实现手写数字识别任务. 除此之外,还对卷积神经网络的卷积核.特征图等进行了分析,引出了过滤器的概念,并简单示了卷积神经网络的工作原理. 知识点 使用 PyTorch 数据集三件套的方法 卷积神经网络的搭建与训练 可视化卷积核.特征图的方法 二.数据准备 引入相关包 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import t…

文章目录 一.项目背景 二.数据处理 1.标签与特征分离 2.数据可视化 3.训练集和测试集 三.模型搭建 四.模型训练 五.完整代码 一.项目背景数据集cnn_train.csv包含人类面部表情的图片的label和feature.在这里,面部表情识别相当于一个分类问题,共有7个类别.其中label包括7种类型表情: 一共有28709个label,说明包含了28709张表情包嘿嘿.每一行就是一张表情包48*48=2304个像素,相当于4848个灰度值(intensity)(0为黑, 255为白)…

3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛.其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些.从tensorflow开始吧. 关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中google的深度学习课程. 1:tensorflow的计算图 在tensorflow中编写代码可以分成两个部分,首先是要定义一个计算…