SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

jeffery0628 jeffery0628 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 200+累计阅读 240平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄11年
关注
原创 最新推荐文章于 2026-07-06 12:13:16 发布 240 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
GCN经典论文笔记：Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks GCN开山之作论文解读：《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》 阅读详情

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
震

收录于
论文阅读

当前文章被收录于：

论文阅读
9 篇文章 0 人学习
订阅专栏 查看详情
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。
《Semi-supervised classification with graph convolutional networks》 论文浅读 1、论文简介 论文：《Semi-supervised classification with graph convolutional networks》。 作者：Thomas N. Kipf，Max Welling。 版本：Submitted on 9 Sep 2016 (v1), last revised 22 Feb 2017 (this version, v4)... 阅读详情

相关推荐

论文笔记：Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks 1、四个问题 要解决什么问题？ 半监督任务。给定一个图，其中一部节点已知标签，剩下的未知，要对整个图上的节点进行分类。 用了什么方法解决？ 提出了一种卷积神经网络的变种，即提出了一种新的图卷积方法。 使用谱图卷积（spectral graph convolut...

hongbin_xu的博客 1万+

Semi-Supervised Classification With Graph Convolutional Networks

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...

I‘m Frank Lee 3705

Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks简介

SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 摘要 文章呈现了一种可缩放的半监督学习方法，利用卷积神经网络变种来进行图结构数据的学习。通过spectral graph convolution（谱图卷积）的局部一阶近似来确定卷积网络结构。隐藏层的表示是通过编码局部图结构以及结点特征来进行。 介绍 作者主要贡献： 介...

loserChen的博客 5823

【图卷积网络】Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

将卷积扩展到图结构的数据中，能够得到比较好的数据表示，并且在半监督任务中也取得了不错的效果。

扬帆·启航 3735

semi_supervised classification with graph convolutional networks论文阅读报告(1)

来来来，下一篇。 这篇论文的作者写了一篇博客，介绍了这篇文章的来龙去脉：GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS  论文作者已经写得挺详细了，我为啥还要写这篇博客呢？因为我发现作为一个小白，很多地方是不懂的，所以我想把自己的思路和问题写下来。 另外还有，论文内容与代码的对应问题：我发现有时候论文看的非常皮毛，理论和代码对应不上，所以想把他们的之间的关系描述一下，把我学习的

u013263329的博客 8154

[GCN] 代码解析 of GitHub：Semi-supervised classification with graph convolutional networks

[GCN] 代码解析 of GitHub：Visualization of Graph Convolutional Networks in PyTorch 文章目录[GCN] 代码解析 of GitHub：[Visualization of Graph Convolutional Networks in PyTorch](https://github.com/HanGuangXin/Modific...

真理无穷，进一步有进一步的欢喜 9653

论文笔记：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

前言 本文提出了一种可扩展的基于图数据结构的半监督学习方法，该方法基于一个有效的卷积神经网络变形，这种变形能够直接对图进行操作（卷积层变为了图卷积层）。图结构的数据在现实应用中非常常见，比如: Social Networks, Citation Netwoks, Knowledge Graphs等。 图半监督学习的setting是，在给定的图结构的数据中，只有少部分节点是有标记的，大部分节点是未标...

qq_44015059的博客 2840

基于51单片机扫地机器人（全套Proteus仿真+原理图+程序+说明书）

（内含源程序代码，原理图，仿真，讲解视频，元件清单等，【精品】值得推荐！！！扫地机器人是以单片机为主控制器。通过单片机控制小车行驶、除尘、蜂鸣。扫地机器人使用双电机驱动，以提高整车运动的平稳性；在智能车进驶过程中，采用双超声波模块实现避障。

2301_76434107的博客 1896

论文精读-Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

GCN是一种可扩展的方法，用于图结构数据的半监督学习，GCN在图上进行卷积操作。我们通过谱图卷积的局部一阶近似来激励卷积架构的选择。模型在图边的数量上线性扩展，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谱数据集上的大量实验中，我们证明了我们的方法在很大程度上优于相关方法。半监督学习：在图(如引文网络)中对节点(如文档)进行分类的问题，其中标签仅适用于一小部分节点。这个问题可以被框定为基于图的半监督学习。图拉普拉斯正则项图拉普拉斯正则项是在基于图的半监督学习中常用的一种正则化项。

quxuexi的博客 1769

bugku渗透测试4-writeup

三、对这个主机进行全端口的扫描，发现存在22000 ssh端口，那么可以联想到时redis写入公钥来连接主机。又来了一个新的靶场，这个靶场打下来我觉得关键就是信息收集，走了很多的弯路。八、最后一个flag是要去看cms的数据库里面，这个数据库是sqlite。把这个数据库下载下来，登录密码是加密的，就直接用token。一、入口的漏洞是在登录的时候去抓包,修改action的值。六、没想到这个第一台机器的密码，在第二台里面。七、扫描第一台主机、使用之前的密码连接成功。获取最后一台主机的root密码。

vsdfbhsdhsdfh的博客 1300

RK3588S开发板实战：手把手教你搞定IMX415摄像头驱动配置（附调试日志分析）

本文提供了一份详细的RK3588S开发板配置IMX415摄像头驱动的实战指南。内容涵盖从环境准备、内核驱动编译、设备树节点编写到调试日志分析的完整流程，并重点解析了摄像头调试过程中的常见问题与解决方案，帮助开发者快速完成驱动配置与功能验证。

weixin_28285943的博客 209

【GCN】论文笔记：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

本文为论文SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS的阅读笔记. 文章目录SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS基于图卷积网络的半监督分类摘要一、INTRODUCTION二、Graph中的快速卷积2.1 谱图卷积第一种卷积...

夏至是个程序媛 5万+

CMMI AIM 人工智能成熟度框架：31个过程域的157项AI实践集成

CMMI AIM人工智能成熟度框架为企业提供了系统化管理AI项目全生命周期的解决方案，包含31个过程域的157项AI实践。该框架通过四个演进阶段（混沌与风险、结构与凝聚、验证与信任、价值与增长），帮助组织建立可持续的AI能力成长路径，降低项目失败率并提升商业价值。

weixin_42613501的博客 355

GCN - Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks 用图卷积进行半监督节点分类 ICLR 2017

文章目录Abstract1.Intruduction2.Fast Approximate Convolutions on Graphs（图的快速近似卷积）2.1 SpectralGraph Convolutins（谱图卷积）补充证明2.2 Layer-wise Linear Model（逐层线性模型）3. Semi-supervised Node Classfication（半监督节点分类）3.1...

知行合一，止于至善 1万+

网易CodeWave智能生成应用实战：5分钟搞定库存管理系统（附详细配置截图）

本文详细介绍了如何利用网易CodeWave智能生成应用在5分钟内快速构建定制化库存管理系统。通过自然语言描述需求，无需编程即可生成包含产品管理、库存预警等核心功能的应用，并支持字段微调、业务流程注入等深度优化。文章附有详细配置截图，帮助用户高效实现数字化转型。

julia4scientist的博客 888

Windows下Anaconda换清华镜像源最全指南（含常见问题解决）

本文提供了一份详尽的Windows系统下Anaconda配置清华镜像源的完整指南。针对网络下载缓慢的痛点，文章详细对比了命令行添加与直接编辑配置文件两种主流方法，并重点解决了配置过程中常见的文件缺失、安装失败、环境求解缓慢等疑难问题，帮助用户一劳永逸地提升包管理效率。

brandy的博客 337

对于SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS的理解

SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS的理解笔记总结 文章目录SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS的理解笔记总结前言必备知识： GCN（Graph Convolutional network）对于卷积核gθ​的定义关于...

qq_41563394的博客 9144

【一步到位】Android Studio 实现安卓连接阿里云物联网云平台

最新版本目前是Android Studio Iguana | 2024.1.2，你可以到官网上去找之前的版本，手上有工作项目的不要去轻易尝试，说不定你就编译失败了，失败了也不要担心，解决就可以了。

m0_73799445的博客 1万+

论文分享--＞GCN--＞SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

本次要总结和分享的是ICLR2017的关于GCN方面的代表作之一论文：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS，论文链接 paper 先导知识 在读这篇论文之前，需要对论文 Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering 有着深入的理解，否则里面数学推导会让人感到迷茫。关于该论文，之前的博文已经对其推导过程进行了

村头陶员外的博客 1298

ArcGIS实验教程——实验二十五：大型商场选址经典案例

本实验基于ArcGIS平台进行商场选址分析，综合考虑道路、居民点、停车场和已有商场四个影响因素。通过缓冲区分析建立各要素的影响范围（道路50米、居民点100米、停车场100米、已有商场500米），采用叠加分析中的相交和擦除运算确定最优选址区域。实验建立了区位评价体系，通过属性赋值（1/-1）和联合运算生成综合评价结果，并实现分级可视化显示。注意事项包括距离参数设置对结果的影响以及正确选择空间分析工具。该流程为商业选址提供了科学的GIS解决方案。

智慧空间实验室 1万+

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks 原问地址 时间：2017 Intro 要解决的问题：图上的结点分类，其中只有小部分结点有label。 这是一个基于图的半监督学习，可以通过在损失函数中额外加一项graph-based regularization来解决： 其中L0\mathcal{L}_0L0​表示l...

Peter的脱发日记 4535

OV9734 DATASHEET，完整规格书

OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等

1、论文笔记1:SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

GCN1:基于图卷积的半监督节点分类 阅读论文《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》，该论文输入研究图的必读论文，最开始阅读的时候，一思维导图标记了一下文章的大概框架。

安壑的耕地 473

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

【GCN】SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

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...

NaNianSuYan的博客 802

【ICLR】GCN-Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

传统深度学习模型如 LSTM 和 CNN在欧式空间中表现不俗，却无法直接应用在非欧式数据上。因此大佬们通过引入图论中抽象意义上的“图”来表示非欧式空间中的结构化数据，并通过图卷积网络来提取（graph）的拓扑结构，以挖掘蕴藏在图结构数据中的深层次信息。 GCN的本质：图中的每个结点无时无刻不因为邻居和更远的点的影响而在改变着自己的状态直到最终的平衡，关系越亲近的邻居影响越大。 � � � � Kipf 大佬并非拍脑子就想出所有的算法和公式，先是图信号分析和图谱论搭建谱图卷积网络，然后Deferrard等人为

发现问题，并解决问题，批判性思维 2836

【论文阅读】从卷积到GCN---《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》

论文在如下几个任务中进行实验。

zxy0000zxy的博客 145
上一篇： A Generative Adversarial Approach for Zero-Shot Learning from Noisy Texts
下一篇： linux的文件系统
点赞 0
评论 0
书签 书签 0
jeffery0628
jeffery0628
博客等级 码龄11年 39粉丝 112原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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