图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network）（转）

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#图卷积神经网络 #Graph Convolutional Neural Net

本文介绍了图卷积神经网络的基本概念及其应用价值，探讨了传统卷积神经网络为何难以直接处理图结构数据，并提供了图卷积神经网络的解决方案。

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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 1万+
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。
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network)
AI架构师小马
11-27 1056
卷积神经网络 (CNN) 深度学习 图像识别 特征提取 滤波器 1. 背景介绍 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种专门设计用于处理图像和视频数据的深度学习模型。它以其强大的图像识别、分类和物体检测能力而闻名，在计算机视觉领域取
Graph Convolutional Neural Network - Spatial Convolution 图卷积神经网络 — 空域卷积详解
Jay_Tang的博客
08-20 5810
Convolutional graph neural networks (ConvGNNs) Convolutional graph neural networks (ConvGNNs) generalize the operation of convolution from grid data to graph data. The main idea is to generate a node vvv’s representation by aggregating its own features xv\
从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型（人工智能神经网络模型看这篇就够了）
iFlyAI的博客
10-12 1198
摘要:最早的GNN主要解决的还是如分子结构分类等严格意义上的图论问题。但实际上欧式空间(比如像图像 Image)或者是序列(比如像文本 Text)，许多常见场景也都可以转换成图(Graph)，然后就能使用图神经网络技术来建模。2009 ... 人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型...
图机器学习（7）——图神经网络 (Graph Neural Network, GNN)
最新发布
盼小辉丶的博客
07-15 1674
图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) 是一类专门处理图结构数据的深度学习方法。这类方法也被称为几何深度学习 (geometric deep learning)，在社交网络分析、计算机图形学等众多领域正受到日益广泛的关注。在本节中，我们介绍了 GNN 的核心原理，将卷积等经典深度学习范式拓展至非欧几里得图空间，实现了局部结构与全局特征的层次化提取。
图卷积神经网络(Graph Convolutional Network, GCN)
Jie Qiao的专栏
03-30 1万+
文章目录从谱聚类说起RatioCut 切图聚类谱分析GCN从傅里叶级数到傅里叶变换傅里叶级数的直观意义傅里叶变换推导Signal Processing on Graph图上的傅里叶变换参考资料 从谱聚类说起 谱聚类是一种针对图结构的聚类方法，它跟其他聚类算法的区别在于，他将每个点都看作是一个图结构上的点，所以，判断两个点是否属于同一类的依据就是，两个点在图结构上是否属否有边相连，他不一定是直接相连...
Kernel Graph Convolutional Neural Networks
weixin_42358688的博客
06-06 1928
摘要：图核已成功地应用于许多图分类问题中。通常，首先设计一个核，然后根据核隐式定义的特征训练SVM分类器。这种两阶段的方法将数据表示从学习中解耦，这是次优的。另一方面，卷积神经网络(CNNs)有能力在训练过程中直接从原始数据中学习自己的特征。不幸的是，它们不能处理图表等不规则数据。我们通过使用图核嵌入有意义的l来解决这个问题 ...
Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems
weixin_44905312的博客
12-28 1390
图神经网络推荐系统的相关论文
图卷积神经网络（Graph Convolutional Network, GCN）与传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）确实有很大的不同
qlkaicx的博客
10-21 759
卷积核（或过滤器）可以在二维平面（如图像的高度和宽度）上滑动，保持参数共享，减少计算复杂度，进而提取层级结构中的高阶特征。换句话说，GCN 的“卷积核”是在图上进行的，它不再是固定形状的，而是依赖于图的邻接关系。图数据的节点和边之间没有固定的网格结构，因此 CNN 的卷积操作不能直接应用于图上。因此，虽然图卷积神经网络和传统的卷积神经网络之间的操作方式和应用场景有显著差异，但它们共享了通过逐层学习来提取特征的理念。尽管 GCN 处理的是图，而 CNN 处理的是规则的网格，但它们都通过。
Graph Convolutional Neural Network - Spectral Convolution 图卷积神经网络 — 频域卷积详解
Jay_Tang的博客
08-24 2865
Fourier Transform Virtually everything in the world can be described via a waveform - a function of time, space or some other variable. For instance, sound waves, the price of a stock, etc. The Fourier Transform gives us a unique and powerful way of viewin
Graph Convolutional Network (GCN) 图卷积网络
酒酿小圆子呀～
07-03 9834
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
卷积神经网络知识图谱
12-16
卷积神经网络知识图谱，包括通用神经网络，面向图像的CNN等，让读者对CNN知识结构一目了然
Hyperbolic Graph Convolutional Neural Networks
Hello_word5的博客
11-19 6486
斯坦福出的，双曲空间上的GCN,有点抽象，但还是想啃啃。 原文地址：https://arxiv.org/abs/1910.12933v1 GCN将图上的节点映射到欧式空间，在映射无标度网络或分层结构时会失真，双曲几何提供了一个解决方案，因为它能保证有很小的失真。但是，将GCN扩展到双曲几何上有很多挑战，因为不清楚如何在双曲空间上定义神经网络算子，如特征转换和聚合。另外，由于输入特征通常是欧式空...
图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCNs）
十二月未央未眠
06-05 2653
目录综述（Overview）大纲（Outline）图神经网络有多强大（How powerful are Graph Convolutional Networks?）最近的相关文献（Recent literature）GCNs 第一部分：定义（GCNs Part I: Definitions）GCNs 第二部分：一个简单的栗子（GCNs Part II: A simple example）GCNs 第三部分：嵌入空手道俱乐部网络（GCNs Part III: Embedding the karate club
GCN:Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems简介
loserChen的博客
03-10 2920
Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems 摘要 作者们开发了一个数据高效的GCN算法PinSage，该算法联合有效的random walk以及图卷积来生成涵盖图结构和结点特征的嵌入结点。相对于之前的GCN方法，作者提出了高效的random walk方法同时设计了一个新颖的训练策略以提高模型的收敛性和鲁...
图卷积网络（Graph Convolution Network，GCN）
weixin_44458771的博客
02-16 1万+
在图神经网络出现之前，一般的神经网络只能对常规的欧式数据进行处理，其特点就是节点有固定的排列规则和顺序，如２维网格和１维序列。近几年来，将深度学习应用到处理和图结构数据相关的任务中越来越受到人们的关注。图神经网络的出现使其在上述任务中取得了重大突破，比如在社交网络、自然语言处理、计算机视觉甚至生命科学等领域得到了非常广泛的应用。图神经网络可以把实际问题看作图中节点之间的连接和消息传播问题，对节点之间的依赖关系进行建模，从而能够很好地处理图结构数据。
图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCN)详细介绍
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qq_43787862的博客
02-17 17万+
本文翻译自博客。 在这篇博文中会为大家详细地介绍目前使用广泛的图神经网络——图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCN)的相关知识。首先将带领大家直觉上感受其工作原理，然后再介绍更深层的数学原理。 为什么要使用图(Graph)？ 很多问题在本质是都可以表示为图的形式。在真实世界中，我们会发现很多数据其实是以图的形式存在的，比如分子网络，社交网络以及论文引用网络等等。 基于图的任务 针对图数据，通常有以下几种比较常见的任务类型： 结点分类(Node classificat
图卷积网络（Graph Convolutional Network）
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...
图卷积神经网络（GCN）
SmartLab307的博客
09-27 6177
前言 转自：「阿泽的学习笔记」。 断断续续写了一个多星期，期间找了很多同学讨论学习，感谢指导过点拨过我的同学们，为了精益求精本着不糊弄别人也不糊弄自己的原则在本文中探讨了很多细节。当然，还有很多细节没提到，包括总变差（Total Variation）、空域和频域视角下的图信号等，有兴趣的同学可以深入了解下图信号处理，本人才疏学浅还希望抛砖引玉引出更多的 GCN 的文章。 ...
（Graph Convolutional Neural Network，GCN）详细概述
04-24
Graph Convolutional Neural Network（GCN）是一种基于图结构的神经网络模型，旨在对图数据进行高效的表示学习和预测。其主要思想是将图中的节点与其周围节点的特征结合起来，以更新节点的表示，从而进行数据的分类或者回归预测。在GCN中，每一层的神经元表示一个节点，每个神经元的输入不仅取决于自身的特征，还取决于与其相邻节点的特征。通过多层堆叠的方式，GCN可以有效地捕捉节点之间的依赖和结构信息。 GCN在社交网络、生物信息学和化学中得到广泛的应用，在推荐系统、文本分类和图像分类等领域也有不错的表现。
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