《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》—GCN代码笔记分享

最新推荐文章于 2024-05-13 17:14:48 发布
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本文分享了一份关于图卷积网络（GCN）的学习代码笔记，作者通过上学期的学习整理了这些资料并以照片形式进行了分享。

太久妹好好学习了···连笔记都懒得分享了，不愧是你，老渔夫了
算了算了，分享一个上学期学GCN的代码笔记吧，直接贴照片了（懒狗Orz）
pdf见链接
换了方向真的好头大555
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《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》代码详解（Tensorflow版）
LIYUO94的博客
06-11 1712
paper链接 code链接 文件目录结构： 运行要求： ‘numpy>=1.15.4’, ‘tensorflow>=1.15.2,<2.0’, ‘networkx>=2.2’, ‘scipy>=1.1.0’ setuptools==40.6.3 可通过bash运行setup.py 安装运行必要的包版本。 数据集： 载入数据的维度（以Cora数据集为例） adj(邻接矩阵)：由于比较稀疏，邻接矩阵格式是LIL的，并且shape为(2708, 2708) features
GCN代码详解（SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS（2017ICLR））
jkokj23153的博客
09-15 2206
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
[GCN] 代码解析 of GitHub：Semi-supervised classification with graph convolutional networks
01-21
本文解析的代码是论文Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks作者提供的实现代码。 原GitHub：Graph Convolutional Networks in PyTorch 本人增加结果可视化 (使用 t-SNE 算法) 的GitHub：Visualization of Graph Convolutional Networks in PyTorch。本文作代码解析的也是这一个。 文章目录train.py函数定义版本兼容路径初始化所需要的函数库显示超参数函数：show_Hyperparameter(arg
SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS代码注解
qq_44015059的博客
05-07 1050
论文地址：https://arxiv.org/abs/1609.02907 代码地址：https://gitee.com/lxk_yb/pygcn train.py from __future__ import division from __future__ import print_function import time import argparse # argparse 是pytho...
文章综述——SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS
weixin_42358688的博客
11-05 2308
摘要： 提出了一种可扩展的在图结构数据上进行半监督学习的方法，它基于一种直接在图上操作的卷积神经网络的有效变体。我们通过频谱图卷积的局部一阶近似来激励卷积架构的选择。我们的模型以图形边的数量线性缩放，并学习编码局部图结构和节点特征的隐藏层表示。在一些引用网络和知识图数据集的实验中，我们证明了我们的方法有显著性作用 正文： 我们考虑了对图(如引用网络)中的节点(如文档)进行分类的问题，其中标签只对一小部分节点可用。这个问题可以被框定为基于图的半监督学习，通过某种形式的显式基...
精选资源
semi -supervised classification with graph convolutional networks学习必记
01-07
当K=1 时有两个参数,模型scales linearly in the number of graph edges ,同时可以表征局部图结构和节点的特征： 3. 半监度节点分类模型 本文模型优缺点 WlW^lWl在各个顶点共享，与顶点个数无关，可以用于大...
半监督的GCN：Semi-Supervised Classification With Graph Convolutional Networks
最新发布
Guozyan的博客
05-13 823
关于内存需求：当前模型采用全批量梯度下降，后续考虑小批量随机梯度下降，但此时要考虑GCN的层数，因为具有k层的gcn的k阶邻域必须存储在存储器中以用于精确的过程。关于图是有向边还是无向边：框架只支持无向边，如果是有向图可以拆分为无向二分图，并添加表示原图中的边的节点，可以处理有向边和边特征。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阶的截断展开来近似代替gθ（Λ）。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。
GCN经典论文笔记：Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks
qq_44624316的博客
05-10 6791
GCN开山之作论文解读：《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》
论文笔记--Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks（GCN）
m0_57572083的博客
08-15 1038
GCN，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取得了不错的效果
GCN: Semi-Supervised Classification With Graph Convolutional networks
u011630472的博客
04-11 1464
本论文对新手学习GCN是一个很号的开端.(笔者觉得下面的笔记对于GCN的理解很不错) 论文阅读笔记: https://blog.youkuaiyun.com/qq_41727666/article/details/84640549 github论文链接:SEMI-SUPER CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS GitHub代码链接:Tenso...
翻译--SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS
w986284086的博客
05-10 1万+
SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 图卷积神经网络的半监督学习 原文连接: Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks 0. 摘要 We present a scalable approach for s...
SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS个人理解
yuzhijiedingzhe的博客
12-25 1万+
SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 总体介绍： 在该篇论文中，作者提出了一种可扩展式的半监督学习卷积神经网络方法处理基于图结构的数据。论文中作者所提出的方法应用的是关于图结构数据中的聚类问题。通过图结构数据中部分有标签的节点数据对卷积神经网络结构模型训练，使网络模型对其余无标签的数据进行进一步分类，从
【GCN】论文笔记：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS
夏至是个程序媛
11-29 5万+
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...
论文笔记之：Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks
a1424262219的博客
01-16 912
Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2018-01-16 22:33:36 1. 文章主要思想： 2. 代码实现（Pytorch）：https://github.com/tkipf/pygcn 【Introduction】： 本文尝试用 GCN 进行半监督...
图卷积网络（Graph Convolutional Network）
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chensi1995的博客
08-16 7万+
一. 图简介，图卷积网络的出现。 图（graph）是一种数据格式，它可以用于表示社交网络、通信网络、蛋白分子网络等，图中的节点表示网络中的个体，连边表示个体之间的连接关系。许多机器学习任务例如社团发现、链路预测等都需要用到图结构数据，因此图卷积神经网络的出现为这些问题的解决提供了新的思路。下图就是一个简单的图结构数据： 图上的神经网络，最早由Joan Bruna于2014年在论文Spect...
semi_supervised classification with graph convolutional networks论文阅读报告(1)
u013263329的博客
08-25 8096
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
对于SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS的理解
qq_41563394的博客
02-28 9066
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...
图卷积网络之Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks
画心
03-02 4483
Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 文章是一片使用谱图卷积的一节近似方法简化一种有效的卷积神经网络的直接应用在图上的变体, 实现对于图结构数据的半监督学习,&amp;nbsp; We motivate the choice of our convolutional architecture via a loc...
SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 代码
07-27
很抱歉，根据提供的引用内容，我无法提供关于"SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS"代码的信息。引用的内容主要介绍了图上结点分类的半监督问题以及相关的研究方法和改进。如果您需要...
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