GCN 第27页

GNN学习笔记（六）：Cluster-GCN：一种用于训练深度和大型图卷积网络的高效算法

引言普通的基于SGD的图神经网络的训练方法，存在着以下问题：问题1：计算成本较大问题。随着图神经网络层数增加，计算成本呈指数增长。问题2：内存消耗巨大问题。保存整个图的信息和每一层每个节点的表征到内存（显存）而消耗巨大内存（显存）空间。解决措施：方法1：无需保存整个图的信息和每一层每个节点的表征到GPU内存（显存）的方法。方法1存在的问题：可能会损失预测精度或者对提高内存的利用率并不明显。方法2：

唠叨小主·2022-12-26 11:15

【图神经网络】Cluster-GCN练习

声明：仅学习使用~目录一、Cluster-GCN练习1.1遇到特别大的图该怎么办？

追光者♂·2022-12-26 11:14

【RE-GCN_2021.04】基于进化表示学习的时态知识图谱推理

spark plug·2022-12-26 07:14

【论文翻译】HCGN：面向集体分类的异构图卷积网络深度学习模型

为了应对这些挑战，本文提出了一种新的基于异构图卷积网络的深度学习模型，称之为HGCN，用于对HINs中的实体进行集体分类。

Mrong1013967·2022-12-26 00:42

WGCNA分析学习

文章目录前言一、WGCNA包的安装二、数据处理1.数据预处理2.数据清洗三、基因共表达网络的构建四、后续分析总结前言WGCNA（WeightedCorrelationNetworkAnalysis）是一个基于基因表达网络权重构建

Shannon.Y·2022-12-25 22:40

GEO芯片数据分析更新（补富集分析与WGCNA）

GEO数据挖掘，表达芯片分析举例：王同学近期拟通过生物信息学相关软件与数据库来探讨女性非抽烟者的非小细胞肺癌预后相关的显著性基因及潜在的治疗靶点，他在NCBI上查询到了1套芯片数据GSE19804。请帮助他完成该项目的设计与分析。上一篇博文我发现有两个问题，一个是分组问题，PCA结果不好；另一个是筛选出的差异基因太多，之前是R中下载GSE，后来我发现可以直接下载matrix和GPL注释文件，这次还

Annaaphq·2022-12-25 22:08

【图卷积网络和知识提取】

当全色锐化遇到图卷积网络和知识提取时）空洞卷积(Dilated/AtrousConvolution)在本文中，我们提出了一种新颖的用于全色锐化的图卷积网络（graphconvolutionalnetwork(GCN

小郭同学要努力·2022-12-25 19:40

【KGAT】Knowledge Graph Attention Network for Recommendation

其实不结合KG，何向南团队之前也直接使用GNN做了NGCF和LightGCN。

山顶夕景·2022-12-25 18:46

使用全局与局部规范化的人体姿态估计论文《Human Pose Estimation using Global and Local Normalization》笔记

2.1躯干规范化2.2肢体规范化3.空间配置细化3.网络架构总结前言这几天做ST-GCN的时候，发现数据集中人体关键点坐标位置对模型训练效果有不好的影

Taskey·2022-12-25 16:39

利用官方torch版GCN训练并测试cora数据集

目录cora数据集Content文件Cites文件代码实现数据预处理和数据加载GCN网络优化器等加载训练和测试其他必须的函数输出结果参考链接cora数据集Cora数据集由2708份论文名称，及对应的特征向量组成

小风_·2022-12-25 09:38

图神经网络（三）GCN的变体与框架（2）GAT

图神经网络（三）GCN的变体与框架（2）GAT3.2GAT3.2.1注意力机制3.2.2图注意力层3.2.3多头图注意力层参考文献3.2GAT 本节要介绍的是图注意力网络（GraphAttentionNetwork

炎武丶航·2022-12-25 08:02

自然语言处理NLP——图神经网络与图注意力模型（GNN、GCN、GAT）

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1.卷积2.GCN

@李忆如·2022-12-25 08:24

【Transformer 练习】点分类任务（单步+整合code）

目录一、各部分code以及输出1.1数据集下载与查看1.2试试应用传统全连接层1.3每轮的训练，损失值输出1.4准确率计算1.5将全连接层替换为GCN层1.6训练GCN模型，准确率计算二、完整code整合一

追光者♂·2022-12-25 08:23

深入理解时空图卷积（ST-GCN）

深入理解时空图卷积（ST-GCN）整体描述空间上的图卷积举个例子回归ST-GCN时间上的卷积前言：本文试图从代码角度解读ST-GCN（不包含图卷积理论知识），希望对研究行为识别的同学有所帮助，不正确的地方请指正

秃头·李·2022-12-25 08:19

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。

小小谢先生·2022-12-25 08:49

第四课.图时空网络

目录行为识别与分析时空图卷积网络ST-GCN计算过程结合分区策略动作-结构图卷积网络行为识别与分析行为识别与分析即HumanActivityRecognition或HumanBehaviorRecognition

tzc_fly·2022-12-25 08:18

时空图神经网络阅读笔记

文章目录写给自己看的，别人看不懂STGCN摘要方法DCRNN摘要方法GraphWaveNet摘要方法ASTGCN摘要方法STMGCN:SpatiotemporalMulti-GraphConvolutionNetwork

做技术不可耻·2022-12-25 08:48

时空图神经网络（Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks，STGCN）原理与代码

目录时空图神经网络（STGCN）结构时空图神经网络（STGCN）代码stgcn.pymain.pyutils.py[github地址](https://github.com/FelixOpolka/STGCN-PyTorch

未央君@·2022-12-25 08:44

面向动态交通流预测的双流图卷积网络

米朵儿技术屋·2022-12-24 23:15

图神经网络15-Text-Level-GNN:基于文本级GNN的文本分类模型

https://arxiv.org/pdf/1910.02356.pdf论文代码：https://github.com/yenhao/text-level-gnn发表时间：2019论文简介与动机1）TextGCN

致Great·2022-12-24 20:26

graph学习，GNN综述

GCN本质目的是提取拓扑图的空间特征。

BJ小福星·2022-12-24 20:24

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

GCN图卷积网络笔记

GCN图卷积网络笔记前言一、CNN和GCN？

ㄣ知冷煖★·2022-12-24 17:51

ChebNet与GCN 总结笔记

GCN来源于对ChebNet的进一步简化与近似，即Cheb滤波器在K=1时的近似，所谓一阶近似。他们都属于在频域上定义的图卷积网络。

积_木·2022-12-24 17:18

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

十里清风·2022-12-24 17:18

图卷积神经网络（GCN）学习笔记

参考材料图卷积网络GCN详细介绍（强烈推荐！！！）

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

参考文章：一文读懂图卷积GCN-知乎GraphNeuralNetwork（GNN）图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)是指神经网络在图上应用的模型的统称。

积_木·2022-12-24 17:43

阅读文献一

为了克服这一弱点，我们提出了一种基于图卷积网络(GCN)

李同学的笔记·2022-12-24 16:15

PaperNotes(15)-图神经网络、PyG极简版入门笔记

图神经网络概况1.GNN,GCN,GE的区别2.图卷积的通式--矩阵该如何作用2.1实现12.2实现22.3实现33.PyTorchgeometric3.1PyG内置数据集3.1.1ENZYMESdataset3.1.2Cora3.2PyG

小陈同学-陈百万·2022-12-24 12:31

GNN学习笔记（二）：消息传递图神经网络（Message Passing GCN）

目录一、MessagePassing基类初步分析二、MessagePassing子类实例三、message方法的覆写四、aggregate方法的覆写五、message_and_aggregate方法的覆写六、update方法的覆写消息传递范式是一种聚合邻接节点信息来更新中心节点信息的范式，它将卷积算子推广到了不规则数据领域，实现了图与神经网络的连接。该范式包含这样三个步骤：邻接节点信息变换邻接节点

唠叨小主·2022-12-24 12:25

【图神经网络】Pytorch图神经网络库——PyG创建消息传递网络

PyG创建消息传递网络消息传递基类：MessagePassingGCN层的实现实现EdgeConvolution内容来源：将卷积算子推广到不规则域通常表示为邻域聚合或消息传递方案。

镰刀韭菜·2022-12-24 12:24

卷积层数据放大_Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecast...

提出模型：Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks(STGCN)。

芒果绵绵冰·2022-12-24 10:51

2018 Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting

2018[STGCN]Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting这是一篇比较早的文章了

小卜妞~·2022-12-24 10:50

图神经网络资料整理

参考资料文献书籍视频网站代码实现3个概念图嵌入(GraphEmbedding)-GE图神经网络-GNN图卷积-GCN文献TheGraphNeuralNetworkModel(图神经网络)最原始的图神经网络模型

不知道叫啥好一点·2022-12-24 10:20

EvolveGCN:动态图的参数演化图卷积网络 AAAI2020

EvolveGCN:EvolvingGraphConvolutionalNetworksforDynamicGraphs论文链接.Abstract由于深度学习在欧几里得数据中的广泛应用，图表示学习重新成为一个趋势

goto_past·2022-12-24 10:20

SGCN：具有结构化图卷积网络用于推荐系统（SIGIR2021）

摘要：图卷积网络(GCN)在协同过滤方面非常强大,它的关键组成部分是邻域聚合机制提取用户和项目的表示。然而，现实世界的用户-项目图通常是不完整和嘈杂的。

Lisa_is_cute·2022-12-24 08:44

2020-SIGIR- Lightgcn: Simplifying and powering graph convolution network for recommendation

LightGCN当前RS中的GCN工作没有进行彻底的消融实验，本文实验发现GCN的两项设计**[特征转化]和[非线性激活函数]**不适用于协调过滤。

Dive_·2022-12-24 08:13

Simplifying Graph Convolutional Networks

背景对图神经网络的简化，WUF,ZHANGT,JR.AHS,etalSimplifyingGraphConvolutionalNetworks.ICML模型SGCN(SimplifyingGraphConvolutionalNetworks

Starry memory·2022-12-24 08:11

论文翻译 SGCN:Sparse Graph Convolution Network for Pedestrian Trajectory Prediction 用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络

SGCN:SparseGraphConvolutionNetworkforPedestrianTrajectoryPrediction用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络行人轨迹预测是自动驾驶中的一项关键技术

Sun_ZD·2022-12-24 08:39

Signed Graph Convolutional Network论文阅读笔记

在SGCN算法中，利用平衡理论在各个层之间聚合和传播信息。设计SGCN的难点在于：因为负向边与正向边本质上是不同的，如何正确地处理负向边？如何在同一个模型里边联合正向边和负向边来学习节点表征。

SXxtyz·2022-12-24 08:09

MAD-SGCN: Multivariate Anomaly Detection with Self-learning Graph Convolutional Networks

当今的信息物理融合系统(cps)是大型且复杂的数据密集型系统。为了准确、及时地检测可能发生的入侵或故障，需要对大量相互连接的传感器和执行器产生的数据进行持续监测和分析。近年来，基于深度学习的多变量时间序列无监督异常检测技术被提出，用于检测CPSs攻击。然而，目前的方法要么受限于其表示学习方法，无法同时有效地编码时间和空间信息，要么无法在没有明确了解不同变量或传感器之间的内部关系的情况下容易扩展到其

西西弗的小蚂蚁·2022-12-24 08:39

Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting 论文笔记

Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting论文笔记-----GCN在交通领域的应用

circle_yy·2022-12-24 06:41

比赛细节笔记总结

的思想，与ensemble的思想，加入很多层ensemble一下也算是集成模型res的思想一般是加比较好序列问题可以加入posembedding:an照transformer的方法加入embedding在gcn

不争而善胜·2022-12-24 01:14

使用MindStudio进行Mindx模型st-gcn开发

1.1案例开发目标本图文案例通过复现MindXSDK口罩识别应用，详细展示了通过MindStudio进行MindXSDK应用开发的全流程，内容包含MindStudio部署安装、MindXSDK工程创建、动态骨架识别应用模型代码展示、pipeline功能介绍和Modelarts训练展示。1.2案例内容重点技术环节本图文案例重点分析和展示MindXSDK应用开发技术环节。安装MindXSDK软件包：在

Wangsong1995·2022-12-23 09:18

关系提取论文总结

文章目录1.模型总结1.1基于序列的方法1.2dependency-based（基于依赖的）(有图）1.2.2句间关系抽取1.5自动学习特征的方法1.4联合抽取模型1.6RNN/CNN/GCN用于关系提取

叶落叶子·2022-12-22 23:07

DeepFake学习记录（不更新了，该方向直接劝退）

“打假”：通过眨眼检测“deepfake”视频换脸（Face-swapping）OriginalDeepfakesFaceswap-GAN3DfaceFaceSwapFastFace-swapUsingCNN

kaidikake·2022-12-22 22:08

NeurIPS 2022 | 基于精确差异学习的图自监督学习

最近研究表明，图卷积网络(GCN)常对度小节

PaperWeekly·2022-12-22 21:01

webpack创建一个vue项目方法

输入如下命令：npminstall-gcnpm--registry=http:

bingmo_·2022-12-22 08:44

【2019/SDM】Deep Anomaly Detection on Attributed Networks

202012271139.html文章链接：http://www.public.asu.edu/~kding9/pdf/SDM2019_Deep.pdf源码链接：https://github.com/kaize0409/GCN_AnomalyDetectionTL

梦家·2022-12-22 07:40

推荐频道

GCN