GCN 和 GAT

最新推荐文章于 2024-12-09 23:03:13 发布
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分类专栏： 研究生机器学习 文章标签： GCN GAT
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Alienge/article/details/106439479?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1.pc_relevant_antiscanv2&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edef
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讲得相当好

GCN与GAT之间的重要联系和区别
weixin_42414405的博客
03-10 1万+
谈几点深入的理解 1.与GCN的联系与区别 无独有偶，我们可以发现本质上而言：GCN与GAT都是将邻居顶点的特征聚合到中心顶点上（一种aggregate运算），利用graph上的local stationary学习新的顶点特征表达。不同的是GCN利用了拉普拉斯矩阵，GAT利用attention系数。一定程度上而言，GAT会更强，因为 顶点特征之间的相关性被更好地融入到模型中。 2...
图注意力机制GAT和图注意力网络GCN的区别
ch_shijie的博客
03-09 7406
图注意力机制GAT和图注意力网络GCN
图卷积神经网络（GCN）与 图注意力神经网络（GAT）
weixin_43221749的博客
05-29 5408
显然学习顶点 i,j 之间的相关性，就是通过可学习的参数 W和映射 α(⋅) 完成的。
简述 GCN &&GAT(Graph Attention Networks )
笔记
10-30 1万+
Graph attention works GCN CNN处理的图像或者视频数据中像素点（pixel）是排列成成很整齐的矩阵，论文提到 Euclidean Structure。 非Euclidean Structure的网络结构，也是图论抽象意义的拓扑图。 Graph Convolutional Network中的Graph是指数学（图论）中的用顶点和边建立相应关系的拓扑图。 提取拓扑图空间特...
图神经网络与图注意力模型（GNN、GCN、GAT）
12-09 5575
机器学习，深度学习，卷积神经网络处理，图像处理。
图网络模型 GCN-＞GAT
weixin_36378508的博客
03-20 1958
ZGCN0)W1【两层的GCN Layer】
GCN与GAT入门的基于pytorch的代码
12-26
在深度学习领域，图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）和图注意力网络（Graph Attention Networks, GAT）是处理图数据的重要工具。这两者都是图神经网络（GNN）家族的重要成员，广泛应用于社交网络分析...
GCN和GAT
最新发布
03-17
### GCN与GAT的比较及其应用 #### 一、GCN（Graph Convolutional Network） GCN是一种基于图结构的卷积神经网络，其核心思想是对节点进行聚合操作来更新节点表示。具体来说，GCN通过邻接矩阵和特征矩阵计算每个节点...
DGL简单示例，GCN，GAT
03-08
在本压缩包中，我们关注的是图神经网络（GNN）相关的学习资源，特别是DGL（Dynamic Graph Library）的应用，包括图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）。DGL是一个用于图神经网络的高级库，支持多种深度学习框架，...
GCN-GAT-Graphsage
12-28
GCN（Graph Convolutional Network）、GAT（Graph Attention Network）和GraphSAGE是GNN家族中的三种主流模型，它们在节点分类、图分类和链接预测等任务上表现出色。 1. GCN（Graph Convolutional Network）： GCN...
自然语言处理NLP——图神经网络与图注意力模型（GNN、GCN、GAT）
热门推荐
转载请标明出处，完整项目/代码详见github：https://github.com/yiru1225
12-24 1万+
本篇博客从图神经网络（GNN）的动机与模型，图卷积网络（GCN）的模型详解与公式推导引入，重点介绍图注意力网络（GAT）的目标函数推导，模型解析，并使用不同框架复现GAT论文实验，对比分析结论与论文结果，并在最后补充一定的GAT推广与优化（内附Python代码与数据集）。
图卷积网络GCN与图注意力网络GAT原理详解
薛定谔的猫的博客
11-30 1670
CNN的核心在于它的kernel(卷积核)，简单来说，kernel是一个个小窗口，在图片上平移，通过卷积的方式来提取特征。当对象是自然语言这样的序列信息时，是一个一维的结构，此时RNN系列被提出，通过各种门的操作，使得序列前后的信息相互影响，从而很好地捕捉序列的特征。上面所提到的图片或者自然语言，都是属于欧式空间的数据，因此才有维度的概念，欧式空间数据的特点就是数据结构很规则。然而，在现实生活中，其实有很多不规则的数据结构，典型的就是。可以发现，这个特征前面的系数，就是邻接矩阵的2号节点对应的那一行数据。
图卷积网络（GCN）与图注意力网络（GAT）基础实现及其应用
智能科技前沿
09-22 1627
图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）是一种能够直接在图结构数据上进行操作的神经网络模型。它能够处理不规则的数据结构，捕获节点之间的依赖关系，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、图像识别、化学分子分析等领域。
图神经网络必读的​5个基础模型: GCN, GAT, GraphSAGE, GAE, DiffPool.
数据派THU
05-06 7261
来源：机器学习算法那些事 极市平台https://zhuanlan.zhihu.com/p/136521625本文约6000字，建议阅读10分钟本篇文章将从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graph pooling策略DiffPool等等做一个简单的小结。“近年来，深度学习领域关于图神经网络（Graph Neural Networks，...
GAT(Graph ATtention network)和GCN(Graph Convoluution Network)理论
Alienge的博客
05-30 3307
背景       最近各种顶会上都可以看到GCNGCNGCN和GATGATGAT，虽然这两篇论文都差不多在18年左右出来的，但是现有论文的网络结构都或多或少的有GCNGCNGCN和GATGATGAT的影子，那么为什么有这么多人去研究图网络呢？或者换句话说使用图网络能解决什么问题？要回答这个问题很容易，因为图结构更符合我们现实生活中的逻辑关系，那么自然而然的就可以去解决很多问题了。比如，个性化推荐，社交网络，特征工程等。 本文会尽量弱化数学公式的影响。 基础知识       在介绍图网络之前我们需
简单粗暴理解GNN、GCN、GAT
m0_51448653的博客
10-12 1343
以上就是它整个方法的模型，下面再说说结果。
空域图卷积神经网络理解 GCN，GAT，GraphSAGE讲解
WANGYANG的博客
03-06 4546
在这一章中，对两种空域图神经网络模型——GAT（图注意力网络）和GraphSAGE，以及对GCN（图卷积网络）的空域解读进行深入分析。这些讲解旨在帮助读者迅速掌握图神经网络领域的基础知识，使其能够在阅读相关论文时容易理解公式，从而避免对这些理论感到反感。同时，这样的基础知识也让读者将重点放在论文的创新点上，而不必纠结于概念初学的困惑。在后续的文章中，我们还将为其他模型提供详尽讲解。至此，入门篇章就告一段落了。如果这些内容能帮到您，我也会感到十分欣慰。
GCN\GAT研究概述
Rainbow
04-16 1379
文章目录数据集官方数据集coraTHE DIRECTORY CONTAINS TWO FILESmini-batch思想GAT 数据集 官方数据集cora The Cora dataset consists of Machine Learning papers. These papers are classified into one of the following seven clas...
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