GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS（图卷积网络）（转载）

最新推荐文章于 2025-10-09 10:22:16 发布
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本文介绍了图卷积网络的基本概念，并提供了深入学习该主题的资源链接。通过阅读本文，你可以了解到图卷积网络如何应用于图数据结构上的机器学习任务。
图神经网络实战（7）——图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)详解与实现
盼小辉丶的博客
04-03 2万+
图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN) 架构由 Kipf 和 Welling 于 2017 年提出，其理念是创建一种适用于图的高效卷积神经网络。在本节中，我们将讨论 Vanilla GNN 架构的局限性，并详细介绍 GCN 的工作原理，通过使用 PyTorch Geometric 在 Cora 和 Facebook Page-Page 数据集上实现 GCN 来验证其性能。
Disentangled Graph Convolutional Networks解耦图卷积神经网络 ICML 2019
qq_40491207的博客
03-24 5443
文章目录相关介绍摘要main contributionsDisenGCN: the Proposed Model1. DisenConv 的基本假设2. The DisenConv Layer理论分析 论文链接：http://proceedings.mlr.press/v97/ma19a.html 相关介绍 摘要 真实世界的图通常是在许多潜在因素的高度复杂交互作用下产生的。现有的图结构数据深度学习...
Graphic Convolution Network(GCN)
weixin_39145266的博客
07-20 1261
1 定义 1.1输入 对于节点i的特征描述为xi,构成整个图的特征矩阵X ，N行D列，N为节点数，D为特征数 对于图的结构描述也为矩阵，一般为邻接矩阵A 1.2输出 输出结果为节点层次的矩阵Z，N行F列，F为每个节点的输出特征数 要输出图层次的结果则需引入一些池化操作，见Duvenaud et al. 1.3神经网络 神经网络的每一层都可以写作如下非线性函数，其中， L为神经网络层数，...
从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (二)
weixin_30624825的博客
06-09 949
本文属于图神经网络的系列文章，文章目录如下： 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (三) 在上一篇博客中，我们简单介绍了基于循环图神经网络的两种重要模型，在...
一图看懂图卷积网络GCN
最新发布
xian0710830114的专栏
10-09 1129
我们熟悉的卷积常用来处理图片，靠滑动窗口提取局部像素特征；而图卷积网络（GCN），是把这种“找局部关联”的思路，用到了更灵活的“图”数据上。
Graph Convolutional Network (GCN) 图卷积网络
热门推荐
酒酿小圆子呀～
07-03 1万+
基本原理： 强烈推荐： 从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精（fang）通（qi） 主要内容：CNN，拉普拉斯矩阵，Graph上的傅里叶变换及卷积，Graph Convolution 第一代GCN 第二代GCN 第三代GCN 利用切比雪夫多项式来进行近似，降低前向传播高复杂度的问题。 Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 一文中的GCN形式，其实是二阶Chebyshev多项式推导出的特例。 参考博客
从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution): 漫谈图神经网络模型
数据派THU
05-18 576
来源：深度学习与图学习深度学习与PyTorch 本文约8000字，建议阅读16分钟 本文详细介绍了图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)的相关内容。笔者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文，深感其强大，但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解，对未学过信号处理的读者不太友好。同时，很多教程只讲是什么，不讲为什么，也没有梳理清楚不同网络结构的区别与设计初...
从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (一)
test
05-27 1985
本文属于图神经网络的系列文章，文章目录如下： 从图 (Graph) 到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (一) 从图 (Graph) 到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (二) 从图 (Graph) 到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (三) 笔者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文，深感其强大，但一些 Survey 或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解，对未学过信号处理的读者不太友好。同时，很多教程只
resources for graph convolutional networks （图卷积神经网络相关资源）
08-14
图卷积神经网络（GCN）是深度学习领域中的一种新型神经网络模型，它在处理具有图结构的数据方面展现出强大的性能。与传统的卷积神经网络（CNN）不同，GCN不仅局限于欧几里得空间的数据（例如图像），而且能够有效...
精选资源
Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting
02-08
本篇研究论文的标题为《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting》，其核心内容是提出了一种基于注意力机制的空间-时间图卷积网络模型（Attention Based ...
从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图 神经⽹络模型 (⼀)
小白学视觉
12-07 804
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文，深感其强大，但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解，对...
gcn：在TensorFlow中实现图卷积网络
02-28
图卷积网络 这是图卷积网络的TensorFlow实现，用于图中节点的（半监督）分类任务，如我们的论文所述： Thomas N.Kipf，Max Welling，（ICLR 2017） 有关高级解释，请查看我们的博客文章： 托马斯·基普夫（Thomas Kipf），（2016） 安装 python setup.py install 要求 张量流（> 0.12） 网络 运行演示 cd gcn python train.py 数据 为了使用您自己的数据，您必须提供 N×N邻接矩阵（N是节点数）， N×D特征矩阵（D是每个节点的特征数），以及 N by E二进制标签矩阵（E是类数）。 看一看在load_data()函数utils.py为例。 在此示例中，我们加载引文网络数据（Cora，Citeseer或Pubmed）。 原始数据集可以在以下位置找到： : 。 在我们的版本中（请参
graph-convolution-nlp：用于NLP的图卷积网络
02-03
NLP的图卷积 将图卷积应用于NLP的研究项目。 研究 实作 图注意网络层 图卷积用于文本分类 论文阅读
图卷积浅谈 Graph Convolution
shiruicongUCAS的博客
07-07 1278
图卷积浅谈 Graph Convolution 1.图数据 欧氏空间包含了欧氏几何和非欧几何两种。传统的数据类型，如1维数据（声纹、语音）、2维数据（图像）、三维数据（视频）都是欧式空间上的数据，而图数据和流形数据都是非欧式空间上的数据。 图数据是一种非常重要的数据类型，图是由节点和边组成的，图可以分为有向图和无向图。常见的图结构的数据有：社交网络、引文网络、分子结构等。通过对图数据的研究，可以应...
图系列|从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution): 漫谈图神经网络模型（一）
Everly_的博客
11-19 942
笔者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文，深感其强大，但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解，对未学过信号处理的读者不太友好。同时，很多教程只讲是什么，不讲为什么，也没有梳理清楚不同网络结构的区别与设计初衷(Motivation)。因此，本文试图沿着图神经网络的历史脉络，从最早基于。
Graph Convolution Network图卷积网络（三）嵌入其他网络结构
祥瑞的技术博客
05-31 4073
背景：实现GCN，并且于resnet输出端的score level实现。 目录 一、GCN理论基础 二、邻接矩阵正则化 2.1 矩阵A的正则化 2.2 运算与存储 三、torch实现 3.1 init中的super 3.2 矩阵的读取与运算 3.2 图卷积层的实现 3.3 GCN实现 3.4 cuda的实现 相关内容 GCN (Graph Convolutional Ne...
干货 | 漫谈图神经网络
zandaoguang的博客
03-03 1276
公众号关注“视学算法”设为 “星标”，DLCV消息即可送达！来自 |知乎作者 | SivilTaram地址 |https://zhuanlan.zhihu.com/p/108294...
GCN (Graph Convolutional Network) 图卷积网络
rocking_struggling的博客
09-01 3172
这几个同时看一下，感觉能理解不少： B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1ta4y1t7EK GCN论文原文和代码：https://github.com/tkipf/gcn （代码另有pytorch版本的，也很方便理解） 本文转载的博客：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36474809/article/details/89316439 以下是主要转载内容： 目的：图卷积网络近两年大火，博主实习需要用
GCN | 图卷积 | Graph Convolution 入门笔记
rzy1010470038的博客
12-25 1131
图卷积目标 实现一个函数, Z=f(X,A)Z=f(X,A)Z=f(X,A), 其中 X∈RN×D1X\in R^{N\times D_1}X∈RN×D1​为输入特征, A∈RN×NA\in R^{N\times N}A∈RN×N为稀疏邻接矩阵, Z∈RN×D2Z\in R^{N\times D_2}Z∈RN×D2​为输出特征, NNN是图 (graph) 中的节点数. Naive GCN 信号在...
graph convolutional networks
03-16
图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）是一种用于图像识别和推荐系统等领域的深度学习模型。它通过对图像中的节点和边进行卷积操作，从而提取出图像中的特征。与传统的卷积神经网络（CNN）不同，GCN 可以处理非欧几里得结构的数据，如社交网络、化学分子等。GCN 在图像分类、节点分类、链接预测等任务中取得了很好的效果。
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