DiffPool

MLP，GCN，GAT，GraphSAGE， GAE， Pooling，DiffPool

MLPGCNGAT区别与联系在节点表征的学习中：MLP节点分类器只考虑了节点自身属性，忽略了节点之间的连接关系，它的结果是最差的；而GCN与GAT节点分类器，同时考虑了节点自身属性与周围邻居节点的属性，它们的结果优于MLP节点分类器。从中可以看出邻居节点的信息对于节点分类任务的重要性。基于图神经网络的节点表征的学习遵循消息传递范式：在邻居节点信息变换阶段，GCN与GAT都对邻居节点做归一化和线性变
super尚·2023-12-05 04:47

今日知识点

今日阅读：图神经网络入门必读:一文带你梳理GCN,GraphSAGE,GAT,GAE,Pooling,DiffPool：https://mp.weixin.qq.com/s/wa_UH16wYvffLW-He2JlYg
魏清宇·2023-03-10 23:07

EigenPool

Paper:GraphConvolutionalNetworkswithEigenPoolingCode:摘要作者提出了EigenPool用来进行图的层次性池化操作，相比于DIFFPOOL，EigenPool
fnoi2014xtx·2023-02-03 12:37

【图神经网络】图神经网络(GNN)学习笔记：图分类

图神经网络GNN学习笔记：图分类1.基于全局池化的图分类2.基于层次化池化的图分类2.1基于图坍缩的池化机制1图坍缩2DIFFPOOL3.EigenPooling2.2基于TopK的池化机制2.3基于边收缩的池化机制参考资料图分类问题是一个重要的图层面的学习任务
镰刀韭菜·2023-02-03 12:36

图神经网络（四）图分类（2）基于层次池化的图分类

图神经网络（四）图分类（2）基于层次池化的图分类4.2基于层次化池化的图分类4.2.1基于图坍缩的池化机制1.图坍缩2.DIFFPOOL3.EigenPooling（1）图坍缩（2）池化操作4.2.2基于
炎武丶航·2023-02-02 11:40

终于有人总结了图神经网络！

https://zhuanlan.zhihu.com/p/136521625导读本文从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graphpooling策略DiffPool
Evan-yzh·2022-12-16 23:38

《深入浅出图神经网络》读书笔记（8. 图分类）

文章目录8.图分类8.1基于全局池化的图分类8.2基于层次化池化的图分类8.2.1基于图坍缩的池化机制1.图坍缩2.DIFFPOOL3.EigenPooling8.2.2基于TopK的池化机制8.2.3
ppgodcsy·2022-11-27 02:08

图神经网络从入门到入门

作者|yyHaker原文|文末『阅读原文』处整理|极市平台导读本文从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graphpooling策略DiffPool
zenRRan·2022-11-19 21:31

详细 | 图神经网络从入门到入门

作者|yyHaker编辑|极市平台导读本文从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graphpooling策略DiffPool等等做一个简单的小结
机器学习算法那些事·2022-11-19 21:24

DIFFPOOL - Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling NIPS 2018

文章目录1相关介绍相关概念背景介绍模型简介2相关工作3DIFFPOOL：可微的pooling方法3.1问题定义图神经网络堆叠GNNs和pooling层3.2通过学习聚类分配矩阵来进行可微的poolingQ1
不务正业的土豆·2022-10-09 15:36

终于有人总结了图神经网络！

来源：Datawhale本文约6000字，建议阅读10+分钟本文从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graphpooling策略DiffPool
数据派THU·2022-08-30 07:51

DiffPool: Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling

本文提出了一种分层的图池化机制DiffPool，通过将原始图的部分节点映射成粗粒度图上的一个节点模型能够学习到图的层级结构，在池化多次后将图映射成一个节点，进而得到整张图的表示。
八荒_·2020-08-02 14:03

DiffPool

Paper:HierarchicalGraphRepresentationLearningwithDifferentiablePoolingCode:摘要对于GraphClassification任务来说，GNN的最后一步需要关注图数据的全局信息，既包含图的结构信息，也包含各个节点的属性信息。如果采用一次性全局池化的方法聚合点上的特征表示，并没有将图的结构考虑进去，而且可能在节点重编号后聚合的结果
fnoi2014xtx·2020-08-02 13:50

MuchGCN：Multi-Channel Graph Convolutional Networks

这篇文章在DiffPool的基础上引入了多通道（Multi-channel）的概念，提出了multichannelgraphconvolutionalnetworks(MuchGCN)，通过inter-channel
八荒_·2020-08-02 12:40

DIFFPOOL | 利用可微分池化层构建层级图神经网络

Ying,Zhitao,etal."Hierarchicalgraphrepresentationlearningwithdifferentiablepooling."Advancesinneuralinformationprocessingsystems.2018.阅读更多，欢迎关注公众号：论文收割机（paper_reader）因为排版问题，很多图片和公式无法直接显示，欢迎关注我们的公众号点击目
paper_reader·2020-07-02 14:36

[DIFFPOOL] - Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling 图分类 NeurIPS 2018

文章目录1相关介绍相关概念背景介绍模型简介2相关工作3DIFFPOOL：可微的pooling方法3.1问题定义图神经网络堆叠GNNs和pooling层3.2DifferentiablePoolingviaLearnedAssignmentsPoolingwithanassignmentmatrixLearningtheassignmentmatrixPermutationinvariance
yyl424525·2020-06-30 11:46

13.Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling

在这里，我们提出了DIFFPOOL，一个可微分的图形池化模块，可以生成图形的层级表征，并可
刺猬爱吃仙人掌·2020-06-29 00:32

DIFFPOOL（Hierarchical Graph Representation）

HierarchicalGraphRepresentationLearningwithDifferentiablePooling动机核心思想图神经网络可微分池化层分配矩阵的学习池化分配矩阵优化onehot矩阵优化实验数据集实验设置Baseline实验结果不足点DifferentiablePooling)论文链接：https://arxiv.org/pdf/1806.08804.pdfhttps:/
weixin_40248634·2020-06-28 23:04

Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling

DIFFPOOL在深度GNN的每一层针对图节点学习到一个可微的软簇分配矩阵，利用这个分配矩阵将图中所有节点映射到一组簇
哈哈哈哈_hhhhh·2020-06-28 20:06
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