图卷积神经网络

图神经网络（二十六）Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networ

本文作者提出了基于图聚类优化的图卷积神经网络（Cluster-GCN），使得图卷积神经网络计算效率能在时间空间收敛
码匀·2022-12-26 11:19

《Aspect-based sentiment analysis via affective knowledge enhanced graph convolutional networks》论文阅读

文章目录文章介绍文章模型通过依赖树构建图学习特定方面实体的表示总结文章地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705121009059文章介绍  最近，图卷积神经网络因为其优越的性能
jst100·2022-12-25 10:57

自然语言处理NLP——图神经网络与图注意力模型（GNN、GCN、GAT）

目录系列文章目录一、图神经网络1.图与图嵌入2.GNN动机2.1CNN的缺陷与非结构性数据2.2图嵌入的缺陷3.GNN详解3.1GNN简介3.2GNN模型3.3GNN框架3.4GNN局限与优化二、图卷积神经网络
@李忆如·2022-12-25 08:24

时空图卷积神经网络（st-gcn）论文解读

下面是博主认为解读st-gcn论文里两篇写的非常不错的文章，特此摘录下来以飨读者。解读一：https://zhoef.com/2019/08/24/14_ST-Gcn/解读二：https://www.cnblogs.com/shyern/p/11262926.html#_label3_1
小小谢先生·2022-12-25 08:49

图网络分类以及一些通用框架

图网络大体分类递归图神经网络（RecurrentGraphNeuralNetworks）图卷积神经网络（GraphConvolutionNetworks）图注意力网络（GraphAttentionNetworks
调包调参侠·2022-12-25 08:44

面向动态交通流预测的双流图卷积网络

近年来,相关研究利用图卷积神经网络（GCN）处理非欧式空间结构的特点,对来自复杂路网的交通流数据进行空间相关性建模。
米朵儿技术屋·2022-12-24 23:15

图卷积神经网络学习笔记

图卷积神经网络学习笔记前言整体看待从卷积、CNN、GCN的关系来切入GNN与GCN的关系图的特征图的特征分析特征提取方式spectraldomainGCN的特征提取方式从拉普拉斯矩阵的特征分解开始Graph
四十不嚯·2022-12-24 17:51

图卷积神经网络（GCN）论文笔记与Geometric源码解释

文章目录引言理论推导通俗理解GCN谱图卷积的一阶近似——GCN逐层线性模型半监督节点分类4GeometricGCNConv源码【参考文献】：1.SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS引言主要解决问题图半监督分类问题，如引用网络。一般解决方案及缺点图半监督学习问题，使用基于图的显示正则化平滑标签信息，如在损失函数中使用图
十里清风·2022-12-24 17:18

图卷积神经网络（GCN）学习笔记

https://blog.csdn.net/yyl424525/article/details/100058264图卷积神经网络简单理解https://www.zhihu.com/column/p/71200936
小郁同学·2022-12-24 17:47

PaperNotes(17)-图卷积神经网络GCN-笔记

图卷积神经网络GCN-笔记1.卷积是什么2.图卷积的源起3.空域卷积3.1消息传递网络MPNN3.2图采样与聚合GraphSage4.频域卷积5.图结构的序列化-Patch-SAN从图(Graph)到图卷积
小陈同学-陈百万·2022-12-24 17:47

GCN图卷积神经网络总结笔记

根据采用的技术不同和分类方法的不同，又可以分为不同种类，例如从传播的方式来看，图神经网络可以分为图卷积神经网络（GCN），图注意力网络（GAT，缩写为了跟GAN区分），GraphLSTM等等，本质上还是把文本图像的那一套网络
积_木·2022-12-24 17:43

神经网络应用较多的算法,图卷积神经网络应用

神经网络原理及应用神经网络原理及应用1.什么是神经网络？神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人类的神经网络2.神经网络基础知识构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式功能：进行信息的并行处理和非线性转化特点：比较轻松地实现非线性映射过
普通网友·2022-12-23 16:49

图卷积神经网络的数学原理——谱图理论和傅里叶变换初探

MathofGCN一、warmup1.GraphvsImage①Graph是相比于Image更加广义的一种拓扑结构。②Image是Grape在欧式空间的一种特例。2.符号含义①A:图的邻接矩阵②A^\hat{A}A^：A^=A+I\hat{A}=A+IA^=A+I，III为单位矩阵③D:节点的度矩阵④D^\hat{D}D^：D^=D+I\hat{D}=D+ID^=D+I，III为单位矩阵二、Bas
請叫我做雷锋·2022-12-21 18:35

GNN-图卷积模型-2017：GraphSAGE【消息传递（前向传播）：聚合+更新】【聚合函数：lstm/pool】【训练更新函数参数】【不全图卷积，每次采样一批节点来卷积训练】【归纳式】【同质图】

5.缺点：邻域大小不可变2、GraphSAGE(SAmpleandaggreGatE)意义1.图卷积神经网络最常用的几个模型之一（GCN，GAT
u013250861·2022-12-21 00:21

沈华伟老师图卷积神经网络教学视频笔记

图卷积神经网络感谢0.背景介绍基于图的应用node-levelgraph-levelsingal-level数据集介绍1.Cora数据集：2.CiteSeer3.Pubmed1.CNN1.1CNN有效的原因
AaronJiang395·2022-12-18 08:51

复现论文遇到的问题——STGCNN模型

ASocialSpatio-TemporalGraphConvolutionalNeuralNetworkforHumanTrajectoryPrediction》文章主要说明了作者如何构建人类轨迹预测的社会时空图卷积神经网络
EmithFla·2022-12-16 08:18

基因疾病关联的图卷积神经网络

基因疾病关联的图卷积神经网络本文要介绍的是沙特阿卜杜拉国家科技大学高兴副教授课题组发表的一篇关于图卷积神经网络的基因疾病关联预测的论文。对候选基因排序对于遗传疾病基于基因的诊断是至关重要的。
wangchuang2017·2022-12-15 21:30

论文解析-基于图卷积神经网络的癌症基因预测模型，利用LRP算法增加模型可解释性

论文解析：Integrationofmultiomicsdatawithgraphconvolutionalnetworkstoidentifynewcancergenesandtheirassociatedmolecularmechanisms参考论文概括方法数据收集模型构建模型可解释性（LRP）结果数据和代码参考论文Schulte-Sasse,R.,Budach,S.,Hnisz,D.etal
平平无奇科研小天才·2022-12-15 21:22

【GCN基础学习】GCN基本模型概述，图卷积的基本计算方法，邻接矩阵的变换，GCN变换原理

二、Continuelearning2.1GCN基本模型概述GCN，即图卷积神经网络
追光者♂·2022-12-13 10:59

图卷积神经网络GCN原理+图结构学习+GAT+VGAE

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1678519457206249337&wfr=spider&for=pcGCN是一种卷积神经网络，它可以直接在图上工作，并利用图的结构信息。GCN的基本思路：对于每个节点，我们从它的所有邻居节点处获取其特征信息，当然也包括它自身的特征。假设我们使用average()函数。我们将对所有的节点进行同样的操作。最后，我们将这些计算得到的
cloudless_sky·2022-12-13 10:56

通俗易懂的GCN原理讲解

GCN，图卷积神经网络，实际上跟CNN的作用一样，就是一个特征提取器，只不过它的对象是图数据。
听弧丶·2022-12-13 10:54

知识图谱和图神经网络

知识图谱的抽取与构建知识图谱工程知识抽取——实体识别与分类知识抽取——实体关系抽取与属性补全知识图谱的推理常见知识图谱推理方法分类图表示学习随机游走同构图算法异构图算法图神经网络系列监督学习或半监督学习模型GCN，图卷积神经网络
同道而为之。·2022-12-12 07:34

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

文章目录前言一、论文拟解决问题与思想二、正文1.标识概念2.快速卷积2.1谱图卷积2.2线性模型3.半监督节点分类4.实验5.结果总结前言开始进入研究生生活啦~想研究的方向是图深度学习方向，现在对图卷积神经网络
娃娃酱斯密酱·2022-12-09 11:21

图卷积神经网络笔记——第五章：（2）基于PyG库构造自己的数据集&查阅其他GCN方法

上一小节:链接.虽然PyTorchgeometry已经包含了许多有用的数据集，但我们可能希望使用自己记录的或非公开可用的数据创建自己的数据集。这一小节看基于PyG库构造自己的数据集和查阅其他GCN方法。目录一、构造自己的数据集1、创建“InMemoryDatasets”2、创建“Larger”Datasets二、查阅其他GCN方法1、问题分析2、解决方案一、构造自己的数据集PyG为数据集提供了两个
Ma Sizhou·2022-12-08 19:25

GCN-图卷积模型理解

GCNGCN简介GCN-GraphConvolutionalNetworks，即图卷积神经网络。
为援不可图·2022-12-08 19:23

【论文精读】基于骨架行为识别（一）—STGCN

论文链接文章目录摘要1.介绍2.相关工作3.时空图卷积3.1全流程3.2骨架图构建3.3空间图卷积神经网络3.4分区策略3.5可学习的边界重要性权重3.6实现ST-GCN4.实验4.1数据集和评估策略4.2
calm-one·2022-12-08 15:44

文本关键信息抽取-面向复杂文本结构的实体关系联合抽取研究（论文研读）（一）

国内外研究现状1.3.1命名实体识别技术发展1.3.2关系抽取技术发展1.3.3联合抽取技术1.4研究内容2、知识图谱相关技术3具有节点感知注意力机制的GCN联合抽取模型3.1问题描述3.2注意力机制3.2.2图卷积神经网络
椒椒。·2022-12-08 04:10

图卷积神经网络

由于深度学习方法在图像和文本上的成功应用，人们对深度学习方法在图像数据上的扩展越来越感兴趣。受到卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想影响，研究者定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构，由此产生了一个新的研究热点-图神经网络。图神经网络对图有很多应用，对于图上节点的应用，可以是对节点的半监督或监督的节点分类（回归）；对于图上的边，可以是对图上的边有监督分类；对这呢各个图的应用，可以使用无监督的
mez_Blog·2022-12-03 05:01

图神经网络在推荐领域,图神经网络的优势

为什么有图卷积神经网络？本质上说，世界上所有的数据都是拓扑结构，也就是网络结构，如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来，这确实是实现了AI智能的第一步。
普通网友·2022-12-03 04:54

(DEAP)基于图卷积神经网络的脑电情绪识别(附代码)

1.数据集介绍以及特征部分见上篇文章：DEAP数据集介绍以及特征提取部分深度学习基于DEAP的脑电情绪识别情感分类(附代码)_qq_3196288251的博客-CSDN博客2.图卷积神经网络哟结合LSTM
脑电永不过时·2022-12-01 08:51

图卷积神经网络笔记——第三章：空域图卷积介绍之过平滑现象及解决方法（2）

上一小节:链接.上一小节介绍了空域卷积中比较典型的4种模型，接下来介绍空间域图卷积局限性分析——过平滑现象目录一、图卷积神经网络回顾二、空间域图卷积局限性分析三、过平滑问题的若干缓解方案四、总结一、图卷积神经网络回顾由于上面缺点的存在
Ma Sizhou·2022-11-30 18:35

图卷积神经网络4-空域卷积：空域卷积局限性分析和过平滑解决方案

知乎主页https://www.zhihu.com/people/shuang-shou-cha-dai-53https://www.zhihu.com/people/shuang-shou-cha-dai-53备注：本篇博客摘自某培训机构上的图神经网络讲解的视频内容，该视频关于图神经网络入门讲解、经典算法的引入和优缺点的介绍比较详细，逻辑主线也比较清晰。因此记录分享下。前几篇介绍了谱域图卷积及空
奥卡姆的剃刀·2022-11-30 18:35

Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems

基于图卷积神经网络的web规模推荐系统摘要图结构数据的深度神经网络的最新进展，给推荐系统基准测试带来了先进的性能。
怀怀怀怀·2022-11-30 15:48

成为算法工程师到底需要学些什么

历史优秀文章推荐：「综述专栏」什么是知识图谱｜知识图谱入门｜概述深入浅出带你读懂图卷积神经网络原理和pytorch代码实现人工智能？
懒懒小道长·2022-11-29 17:41

图卷积神经网络

图卷积神经网络概述要将图像上的卷积拓展到图上，需要定义一种新的图卷积方法。然后就演变出了两种方法Spectralmethod：用spectraldomain来定义卷积。
回想sy·2022-11-29 10:50

从卷积神经网络（CNN）到图卷积神经网络（GCN）详解

目录一、CNN和GCN的关系二、“图”的预备知识三、图卷积网络（GCN）四、针对于高光谱图像分类的网络优化五、频域的图卷积神经网络最近看到一篇引用量非常高的文章，是用图卷积网络处理高光谱图像分类任务，于去年
百炼成丹·2022-11-28 19:32

交通预测论文笔记《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting》

本文提出了一种基于注意力的时空图卷积神经网络（ASTGCN）来解决交通预测问题ASTGCN包括三个独立的部分，分别对交通流的三种时间属性进行建模：1）当前相关性（recentdependencies）2
UQI-LIUWJ·2022-11-27 14:01

今日 Paper | 社交媒体谣言检测；连续手语识别；细粒度服装相似性学习；混合图神经网络等

2020-02-1815:43目录基于双向图卷积神经网络的社交媒体上谣言检测用于连续手语识别的时空多线索网络基于属性特定嵌入网络的细粒度服装相似性学习混合图神经网络在人群计数中的应用使用卫星图像中的目标检测生成可解释的贫困地图基于双向图卷积神经网络的社交媒体上谣言检测论文名称
喜欢打酱油的老鸟·2022-11-27 13:11

3D人脸重建之3D-Face-GCNs

TowardsHigh-Fidelity3DFaceReconstructionfromIn-the-WildImagesUsingGraphConvolutionalNetworksGithub：https://github.com/FuxiCV/3D-Face-GCNs论文提出了使用图卷积神经网络
watersink·2022-11-27 04:01

卷积神经网络回归预测_基于图卷积神经网络GCN的时间序列预测：库存品需求预测...

时间序列预测任务可以按照不同的方法执行。最经典的是基于统计和自回归的方法。更准确的是基于增强和集成的算法，我们必须使用滚动周期生成大量有用的手工特性。另一方面，我们可以使用在开发过程中提供更多自由的神经网络模型，提供对顺序建模的可定制的特性。循环和卷积结构在时间序列预测中取得了巨大的成功。该领域中有趣的方法是通过采用最初在NLP中本地的Transformers和Attention架构。图结构的使用
咖侃侃·2022-11-26 12:23

【论文笔记】KGCN：知识图谱 + 图卷积神经网络的推荐系统

KnowledgeGraphConvolutionalNetworksforRecommenderSystemsHongweiWang,MiaoZhao,XingXie,WenjieLi,MinyiGuo.InProceedingsofThe2019WebConference(WWW2019)论文原文（arXiv）：https://arxiv.org/pdf/1904.12575v1.pdf源码：
HicSuntLeones·2022-11-26 11:41

基于图卷积神经网络的微博疫情情感分析

今天我们换一个视角，利用图卷积神经网络（GraphConvolutionalNetwork,GCN）来解决该问题。关于数据集的介绍和预处理部分，本实验基本沿
斯曦巍峨·2022-11-26 04:10

《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》学习笔记

2.卷积神经网络四、表示学习五、图信号处理与图卷积神经网络2.图信号与图的拉普拉斯矩阵3.图傅里叶变换4.图滤波器（GraphFilter）5.图卷积神经网络（GC
蚌埠先森·2022-11-25 09:15

图神经网络——(2)图卷积神经网络

上一篇文章中简单的介绍了几种与图数据相关的名词以及它们之间的联系与区别，这篇文章中主要介绍图卷积神经网络（GCN）的实现原理。
Ma Sizhou·2022-11-24 18:42

《深入浅出图神经网络》读书笔记（5.图信号处理与图卷积神经网络）

5.图信号处理与图卷积神经网络5.1矩阵乘法5.2图信号与图的拉普拉斯矩阵图G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)，共有N个节点，图信号是一种描述V→RV\rightarrowRV→R的映射，可以表示为向量
ppgodcsy·2022-11-24 18:50

图神经网络的分类

图卷积神经网络GCN、GraphSage都属于图卷积神经网络，都是利用节点与节点周围的邻居信息不断的聚合，以学习到节点的高层表示。
vincent_hahaha·2022-11-24 04:15

论文小综 | Attention in Graph Neural Networks

作者|方尹、杨海宏，浙江大学在读博士，主要研究方向为图表示学习近年来，图卷积神经网络(GraphConvolutionalNetwork,GCN)利用图卷积从图结构数据中提取特征，成功应用于节点分类、图分类
开放知识图谱·2022-11-23 15:46

图神经网络----GCN图卷积神经网络+代码理解

关于负采样:负采样的长度,肯定是和有值的ui对的数量是一样的:(文章写得非常好,看不懂的是傻瓜......)GCN的概念首次提出于ICLR2017（成文于2016年）：一、GCN是做什么的在扎进GCN的汪洋大海前，我们先搞清楚这个玩意儿是做什么的，有什么用。图片或者语言，都属于欧式空间的数据，因此才有维度的概念，欧式空间的数据的特点就是结构很规则。但是现实生活中，其实有很多很多不规则的数据结构，典
无意识积累中·2022-11-22 12:44

从0到1实现GCN——最详细的代码实现

最近论文中需要使用图卷积神经网络（GNN），看了一些关于GCN的代码，还有基于PyTorchGeometricTemporal的代码实现，在这里做一下记录。
m0_53961910·2022-11-22 12:02

gcn 图卷积神经网络_GCN图卷积网络入门详解

字幕组双语原文：【GCN】图卷积网络(GCN)入门详解英语原文：GraphConvolutionalNetworks(GCN)翻译：听风1996、大表哥在这篇文章中，我们将仔细研究一个名为GCN的著名图神经网络。首先，我们先直观的了解一下它的工作原理，然后再深入了解它背后的数学原理。为什么要用Graph？许多问题的本质上都是图。在我们的世界里，我们看到很多数据都是图，比如分子、社交网络、论文引用网
weixin_39638801·2022-11-22 11:55
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