半监督的GCN：Semi-Supervised Classification With Graph Convolutional Networks

于 2024-05-13 17:14:48 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Guozyan/article/details/138792321
本文介绍了使用图卷积网络（GCN）进行半监督节点分类的方法。GCN结合了CNN的特性，适用于图数据结构，通过邻接矩阵进行局部谱滤波。文章详细阐述了基于图的快速近似卷积原理，以及在TensorFlow上的实现。实验结果显示，GCN在引文网络数据集上的性能优于其他半监督学习方法，如标签传播和DeepWalk。尽管GCN在处理大规模图数据时面临内存挑战，但其对图结构数据的高效处理表明了其潜力。

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Semi-Supervised Classification With Graph Convolutional Networks

-Theophilus Siameh-2017(2023)

思路

使用可扩展方法对图进行半监督学习，其中CNN应用在图数据上，得到GCN。
这种方法是在图的边的数量上进行线性的缩放模型，并学习包含局部图结构和图节点的几个隐藏层表示。

CNN/GNN

CNN明确可以将某些属性（与图像、视频相关）编码到架构中。神经元以3个维度排列：高度、宽度、深度或颜色通道。将过滤器应用到创建特征图中，该特征图总结了输入中检测到的特征的存在。
GCN假设输入数据是图结构，使用邻接矩阵转换为二进制编码。（不光能用于图结构，还可以用于其他不规则的结构，一种强大的深度学习方法）

基于图的快速近似卷积

考虑具有逐层传播规则的多层图卷积网络GCN，其网络模型为f（X，A）在这里插入图片描述
这种基于Weisfeiler-Lehman算法的传播规则可以作为图上局部谱滤波器的一阶近似的结果。
一、谱图卷积
图上的谱卷积可以定义为每个节点X 的标量与滤波器gθ=diag（θ）的乘积，滤波器gθ=diag（θ）在傅立叶域中由θ ∈ RN参数化在这里插入图片描述
对于大型图，其损失函数的特征分解的计算十分昂贵，为解决此问题，可以用切比雪夫多项式到第k阶的截

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【[GCN]semi-supervised classification with graph convolutional networks】
weixin_45840199的博客
02-10 829
提出了一种可扩展的图结构数据的半监督学习方法，该方法基于直接在图上操作的卷积神经网络的有效变体。通过光谱图卷积的局部一阶近似来激发我们的卷积体系结构的选择。我们的模型在图边的数量上呈线性扩展，并学习编码局部图结构和节点特征的隐藏层表示。在引文网络和知识图数据集上的许多实验中，我们证明了我们的方法显著优于相关方法。
SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS
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12-02 1131
Abstract 本文提出了一种基于卷积神经网络的可扩展半监督学习方法，该方法可以直接对图进行学习。我们通过图卷积的局部一阶近似来进行卷积结构的选择。我们的模型在图边缘数量上线性扩展，并且学习了编码局部图结构和节点特征的隐层表示。在引用的网络和知识图数据集上的大量实验表明，我们的方法比相关方法有显著的优势。 1、Introduction 我们考虑在图(如引用网...
[GCN] 代码解析 of GitHub：Semi-supervised classification with graph convolutional networks
01-21
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Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks
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semi -supervised classification with graph convolutional networks学习必记
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GCN代码详解（SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS（2017ICLR））
jkokj23153的博客
09-15 2156
这里给的代码链接是用PyTorch实现的，原始论文中的代码是用Tensorflow实现的，有兴趣的可以自己玩
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没有胡子的猫Asimov
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图卷积网络的半监督分类 提升了图卷积的性能，使用切比雪夫多项式的1阶近似完成了高效的图卷积架构。原文链接：Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. Kipf & Welling 2017 一开始就提出， 2Fast Approximate Convolutions On Graphs 介绍基...
图卷积网络 Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks
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namedGCN.在这篇文章中，我们将仔细研究一个名为 GCN 的著名图神经网络之一。首先，我们将获得直觉，看看它是如何工作的，然后我们将更深入地了解它背后的数学原理。
[解读] Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks
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作者受到谱图卷积的局部一阶近似的启发, 提出一种可扩展的图卷积网络, 可用于具有图结构数据的半监督学习. 论文链接: https://arxiv.org/abs/1609.02907v4 相关工作 本文考虑节点分类的半监督问题, 即所有节点中只有一部分的标签是已知的. (Zhu et al., 2003; Zhou et al., 2004; Belkin et al.,2006; Weston et al., 2012) 等提出的方法, 标签信息通过某种显式的正则化基于图的正则化项来表达, 并且标签 信
【论文阅读】SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS
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【论文阅读】SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS（基于图卷积网络的半监督分类）预备知识参考论文INTRODUCTION 预备知识 【GCN】图卷积网络初探——基于图（Graph）的傅里叶变换和卷积 从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精（fang）通（qi） 参考论文 【GCN】论文笔记：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETW
【GCN】SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS
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04-26 754
阅读论文时查找到的一些觉得有用的资料，整理收集，方便以后参考。 论文地址： Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks 1：CNN与GCN的联系与区别 知乎地址：从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精（fang）通（qi） 简书：浅析图卷积神经网络 2：论文原理翻译前3章：图卷积神经网络的半监...
论文阅读_GCN卷积图神经网络实现半监督分类器
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介绍 英文题目：Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks 中文题目：使用卷积图神经网络实现半监督分类器 论文地址：https://arxiv.org/abs/1609.02907 领域：自然语言处理，知识图谱，图神经网络 上传时间：2016 出处：ICLR 2017 被引量：10671 代码和数据： https://github.com/tkipf/gcn https://github.com/kaize0409/py
GCN为什么是半监督学习？
jkokj23153的博客
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因为GCN那篇论文里面，数据集的划分是一部分有标签，一部分没标签，但是在使用图的连接信息的时候用到了图的邻接矩阵，所有这部分是用到了全部图的结构信息，而有一部分节点没有标签。所以作者才把论文名字命名为半监督学习。
GCN--SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS
travalscx的博客
12-05 722
图卷积有谱卷积和空间域的卷积，这篇论文是谱卷积。 此篇论文的入门：https://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/ 耐心看，收获很大。 这篇论文是谱卷积其实就是将傅立叶的图滤波一步步推成神经网络。 推导的过程参考原文，或者一个博客：https://blog.youkuaiyun.com/chensi1995/article/details/772320...
Semi-supervised classification with graph convolutional networks文章翻译
最新发布
03-23
### 关于《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》的中文翻译 以下是《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》文章的核心内容及其翻译： #### 图卷积网络简介 该研究提出了一种基于图结构数据的半监督分类方法，利用图卷积神经网络（Graph Convolutional Network, GCN）来处理带有图结构的数据集。这种方法通过谱图理论中的局部一阶近似技术，能够有效地对图中的节点特征以及其邻域关系进行编码[^1]。 #### 半监督学习背景 在许多实际场景中，获取标签的成本较高，因此仅有一部分数据被标注，而大部分数据未被标记。这种情况下，半监督学习成为一种重要的解决方案。本文提出的模型能够在少量标注样本的基础上，充分利用大量无标签数据的信息来进行预测和分类任务[^2]。 #### 方法核心 作者引入了一个简单的两层图卷积网络架构，其中每一层都由一个线性变换矩阵乘法操作组成，并结合激活函数以增加非线性特性。具体来说，输入为节点特征向量 X 和描述节点间连接关系的邻接矩阵 A，在经过多轮传播更新之后得到最终表示 H^(L)，再通过 softmax 函数转化为概率分布形式完成分类工作[^3]。 #### 实验验证 为了证明所提方案的有效性和优越性能，实验选取了多个标准基准测试集合进行了对比分析。结果显示相比于其他传统算法或者复杂深度学习框架而言，本方法不仅计算效率更高而且取得了更好的效果表现。 --- ```python import numpy as np from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.models import Model def gcn_layer(A_hat, input_dim, output_dim): """ 定义单层GCN 参数: A_hat (numpy.ndarray): 预处理后的邻接矩阵 input_dim (int): 输入维度大小 output_dim (int): 输出维度大小 返回: function: GCN 层定义 """ W = np.random.randn(input_dim, output_dim) * 0.01 # 初始化权重参数 b = np.zeros((output_dim,)) def layer(X): return np.dot(np.dot(A_hat, X), W) + b return layer # 构建简单模型实例化过程省略... ``` 上述代码片段展示了如何构建基本版本的一层GCN实现方式之一。 --- #### 总结 通过对图结构特性的深入挖掘，《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》成功设计出了适用于大规模稀疏图上的高效半监督分类器——即著名的GCNs家族成员之一。它凭借简洁优雅的设计思路赢得了广泛认可并推动了后续一系列改进型变体的发展方向。 ---
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