【PaperReading】AGCN: Attention-driven Graph Clustering Network

AGCN是一种新型的深度聚类方法,通过结合注意力机制和图聚类网络,动态融合节点属性特征与图的拓扑特征。它包含AGCN-H和AGCN-S两个融合模块,分别实现异质性融合和多尺度融合,以提高聚类性能。实验证明,AGCN在多尺度信息利用和特征融合方面优于现有方法,尤其适用于低质量图数据的聚类。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Attention-driven Graph Clustering Network

AGCN:注意力驱动的图聚类网络

论文作者:Zhihao Peng, Hui Liu, Yuheng Jia, Junhui Hou
论文来源:2021, ACM Multimedia
论文地址:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3474085.3475276
论文代码:https://github.com/ZhihaoPENG-CityU/MM21—AGCN

摘要

The combination of the traditional convolutional network (i.e., an auto-encoder) and the graph convolutional network has attracted much attention in clustering, in which the auto-encoder extracts the node attri

### AGCN注意力机制概述 AGCNAttention-driven Graph Clustering Network)是一种基于图卷积神经网络的深度聚类方法,其核心在于引入了注意力机制来增强节点属性特征和拓扑图特征的融合能力。具体来说,AGCN利用了一个名为 **异质性融合模块** 的组件,该模块能够动态调整并融合来自不同模态的信息[^3]。 #### 注意力机制的作用 在AGCN中,注意力机制的主要作用是对节点及其邻居的重要性进行加权分配。通过这种方式,模型可以更灵活地捕捉图结构中的复杂关系,并突出那些对当前任务更重要的部分。以下是注意力机制的关键特性: 1. **动态权重计算**: 注意力得分通过对节点特征以及边上的连接强度进行建模而得出。这些分数反映了某个特定节点与其邻域之间交互的重要程度。 2. **多尺度感知**: 借助于自适应学习策略,AGCN能够在多个尺度上评估局部区域内的关联度,从而提升整体表征的质量。 3. **联合优化过程**: 节点属性特征与拓扑图特征并非独立处理而是共同参与整个损失函数的设计当中,在反向传播过程中实现同步更新。 #### 技术细节分析 为了实现上述功能,AGCN采用了如下技术手段: - **软聚类约束(Soft Cluster Assignment)**: 这一步骤旨在将原始输入映射至潜在空间内形成紧凑簇群的同时保留足够的多样性以便后续分类操作得以顺利开展。 - **双重正则项(Dual Regularization Terms)**: 包括一致性惩罚项(Consistency Penalty Term) 和分布平滑项(Distribution Smoothing Term),前者鼓励同一类别内部成员间保持高度相似;后者防止过拟合现象发生,确保最终得到的结果具备良好的泛化性能。 ```python import torch.nn as nn class HeteroFusionModule(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim): super(HeteroFusionModule, self).__init__() self.attention_layer = nn.Linear(input_dim * 2, hidden_dim) def forward(self, node_features, topo_features): combined_feature = torch.cat([node_features, topo_features], dim=-1) attention_score = torch.sigmoid(self.attention_layer(combined_feature)) fused_output = attention_score * node_features + (1 - attention_score) * topo_features return fused_output ``` 此代码片段展示了如何定义一个简单的异构融合模块以执行基本运算逻辑。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

镰刀韭菜

看在我不断努力的份上,支持我吧

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值