GCN 第31页

GCN的Python实现与源码分析

目录一、GCN基本介绍二、GCN的Keras实现Cora数据集预处理1.将Cora节点的类别标签进行one-hot编码2.将Cora.cite文件转化为邻接矩阵形式3.将数据集划分成训练集、验证集、测试集

zhenyu_qiu·2022-12-03 11:03

【图神经网络基础】理解GCN的对称归一化操作-图的拉普拉斯归一化

目录1对称归一化的意义2例子解释3代码4从信息聚合的角度理解GCN的归一化5矩阵计算角度（更好理解）5.1图卷积实现一5.2图卷积实现二5.3图卷积实现三6参考文献1对称归一化的意义对图卷积网络的公式

一穷二白到年薪百万·2022-12-03 11:33

GCN之邻接矩阵标准化

GCN每一层的输入都是节点特征矩阵H和邻接矩阵A，直接将这两个做内积，再乘以一个参数矩阵W，用激活函数激活，就形成一个简单的神经网络层。

酒酿小圆子～·2022-12-03 11:32

Cluster-GCN为什么使用随机游走归一化而不是对称归一化？

1.1问题我在看GCN特征传播的时候，第三代GCN(Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks)认为：随机游走归一化没有解决度较大的节点对描述其他节点贡献比较低的问题

BinBalll·2022-12-03 11:02

GCN网路详解

GCN原理1邻接矩阵:A是图的邻接矩阵2特征矩阵设A是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向量x，使得Ax=mx成立，则称m是矩阵A的一个特征值（characteristicvalue)或本征值（eigenvalue

perfect Yang·2022-12-03 11:29

GCN的邻接矩阵归一化为什么能解决梯度消失和梯度爆炸

1.邻接矩阵归一化在GCN中，我们常对邻接矩阵AAA进行归一化处理，无论是随机游走归一化还是对称归一化，网上的文章都提到了同一点：度大的节点在其特征表征中将具有较大的值，度小的节点将具有较小的值。

BinBalll·2022-12-03 11:57

【PyG】图神经网络GCN代码自学

本文考虑了一个具有分层传播规则的多层图卷积网络(GCN)，图卷积网络(GCN)是一个对图数据进行操作的神经网络架构，它非常强大，即使是随机初始化的两层GCN也可以生成图网络中节点的有用特征表示。

双子syl·2022-12-03 05:02

【PyG】图神经网络GAT代码自学

图方法分为谱方法和空间方法，空间方法是直接在图上进行操作，代表方法之一GAT；谱方法是将图映射到谱域上，例如拉普拉斯矩阵经过特征分解得到的空间，代表方法之一是GCN。本文介绍GAT的代码实现。

双子syl·2022-12-03 05:02

spellgcn 论文解读_ICCV 2019 论文解读 | 基于层次解析的Image Captioning

原标题：ICCV2019论文解读|基于层次解析的ImageCaptioning©PaperWeekly原创·作者｜蔡文杰学校｜华南理工大学研究方向｜计算机视觉目前大多数的imagecaptioning模型采用的都是encoder-decoder的框架。本文在encoder的部分加入了层次解析(HierarchyParsing,HIP)结构。HIP把图片解析成树状结构：根节点是整个图片，中间节点则是

weixin_39732716·2022-12-02 21:11

GCN 图神经网络介绍可视化 Pytorch

介绍：手动尝试GCN图神经网络最近，图上的深度学习已经成为深度学习社区中最热门的研究领域之一。

LZZ and MYY·2022-12-02 15:52

1运行GCN和DeepWalk

百度飞浆PGL图神经网络学习心得-1目录PaddlepaddlePGL本地运行出现的问题第一课：图学习初印象习题1.环境搭建2.下载PGL代码库3.运行示例3.1GCN3.2DeepWalk4PGL相关信息

不是助词·2022-12-02 14:20

深度强化学习（理论篇）—— 从 Critic-only、Actor-only 到 Actor-Critic

本文转自：https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/81253033#1概述##1.1强化学习v.s.监督学习强化学习，与监督学习、无监督学习并列，作为机器学习的三大类

AI点滴积累·2022-12-02 13:33

数字公式识别的学习笔记

的方法来实现数字公式识别的任务～2数据集——im2latex-100k公式识别的数据集我们使用im2latex-100k；数据集Offical链接：IM2LATEX-100K2.1数据集leaderboard1.GCNet

songyuc·2022-12-02 06:55

论文阅读 | NIPS‘20 | Beta Embeddings for Multi-Hop Logical Reasoning in Knowledge Graphs

一般的KGEmodel都是利用神经网络（大部分是GCN）做点(node)或者边(edge)的低维向量表示，将他们嵌入(embed)到一个低维向量空间的同时尽可能保持他的特征和性质。

進擊的烤魚·2022-12-01 21:05

CS224W课程笔记第一章：绪论

Traditionalmethods:Graphlets,GraphKernelsMethodsfornodeembeddings:DeepWalk,Node2VecGraphNeuralNetworks:GCN

人海无名里·2022-12-01 21:34

跌倒识别摔倒识别 -lightweight_openpose

上开源啦，源码openpose_fall_detect为什么使用lightweight_openpose，在此之前跑了很多模型哈，包括C3D、R3D、R（2+1）D、yolo、alphapose、STGCN

普通网友·2022-12-01 19:43

如何使用图卷积网络在图上进行深度学习（二）（How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks）

这篇文章是有关如何使用图卷积网络（GCN）在图上进行深度学习的系列文章中的第二篇，图卷积网络是一种功能强大的神经网络，旨在直接在图上工作并利用其结构信息。

学人工智能的皮皮虾·2022-12-01 19:58

How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks Part 2:

butalsoinformativegraphstructure.ThispostisthesecondinaseriesonhowtododeeplearningongraphswithGraphConvolutionalNetworks(GCNs

张博208·2022-12-01 19:53

Paper Notes: Inductive Representation Learning on Large Graphs

InductiveRepresentationLearningonLargeGraphsLINK:https://arxiv.org/abs/1706.02216CLASSIFICATION:SPATAIL-BASEDGCNYEAR

HotChoc·2022-12-01 19:51

语义分割论文翻译：Large Kernel Matters —— Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network

所以提出GCN来解决语义分割的分类和定位的问题。文中还提出一个基于残差的边界细化模块。但

weixin_43673376·2022-12-01 18:47

Semantic Segmentation---GCN:Large Kernel Matters---Improve Semantic Segmantic by Global ...（论文解读四）

Title：GCN:LargeKernelMatters---ImproveSemanticSegmanticbyGlobalConvolutionalNetworkNotedata：2019/05/13Abstract

Jayden yang·2022-12-01 18:47

目标分割(八)Large Kernel Matters---GCN讲解

目标分割GCN讲解ABSTRACT1.INTRODUCTION2.RelatedWork3.GlobalConvolutionalNetworkReference原文：GCN收录：CVPR2017(IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition

Raywit·2022-12-01 18:46

图像分割：GCN: Large Kernel Matters —— Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network

文章日期：2017年GCN优点1：kernelsize和featuremap相同[相近]，感受野比较大，更加有利于分类；2：使用非对称卷积实现，可以降低运算量，同时不会降低特征的表达；3：对比实验表明，

微风❤水墨·2022-12-01 18:46

论文阅读：Large Kernel Matters —— Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network（GCN）

文章目录1摘要2存在问题3亮点3.1GCN模块3.2边界提取模块（BR模块）3.3总的网络框图3.4ResNet50-GCN预训练模型4部分结果4.1部分数据对比4.2部分效果对比5结论5.1优势5.2

旋涡小林·2022-12-01 18:15

基础理论|图论基础

疫情期间，回头看了看，发现徒有框架远远不够，下定决心将GNN、GCN、GRN、GAN等相关的鼻祖论文都找出来认真拜读，看看大佬的思路，收获颇丰。

脑电与图网络研究僧·2022-12-01 16:36

Make GNN Great Again：图神经网络上的预训练和自监督学习

流行的GNN结构有GCN[1],GraphSAGE[2]

数据派THU·2022-12-01 12:50

pybullet GGCNN数据集制作（三）

目录深度相机驱动安装pyrealsense2安装学校端口问题用以下方法安装其它相关环境安装Vscode配置anaconda环境数据集制作和加载调用深度相机进行数据集制作代码部分运行效果展示的代码文件数据集标注相关环境配置代码理解标签代码可视化标签代码数据增强康奈尔数据集下载（没有深度相机可以直接用这个数据集学习）链接：https://pan.baidu.com/s/1lgPBUT4NPKYXNbz

啥也不是的py人·2022-12-01 10:03

GGCNN笔记

先上总结：需要RGB图片进行标注**r.png------main_label.py----->**Label.txt------generate_target_ggcnn.py--------->**

Jerry-hao·2022-12-01 10:03

GG-CNN代码学习

文章目录1、源码网址：https://github.com/dougsm/ggcnn2、数据集格式转化，下载后的康奈尔数据集解压完之后里面的格式：里面的.tiff图像通过.txt文件转化得到。

偃师千乘·2022-12-01 10:29

pybullet平面抓取算法介绍以及GGCNN网络结构（二）

目录基于深度学习的平面抓取算法二指机械手抓取模型平面抓取：平面抓取第一种模型平面抓取第二种模型平面抓取检测与神经网络结构端到端先采样后评估平面抓取检测数据集经典平面抓取算法GGCNN概述网络结构数据集构建数据集训练的评判标准

啥也不是的py人·2022-12-01 10:26

SSEGCN

目录SSEGCN论文内容1.研究背景2.相关方法3.研究方法InputandEncodingLayerAttentionLayerAspect-awareAttentionSelf-AttentionSyntax-MaskLayerGCNLayerTraining4

云霄6166·2022-12-01 04:08

CS224W: Machine Learning with Graphs - 09 How Expressive are GNNs

ManyGNNmodelshavebeenproposed(e.g.,GCN,GAT,GraphSAGE)Whatistheexperssivep[ower(abilitytodistinguishdifferentgraphstructures

xbfu-xjtu·2022-11-30 23:21

CS224W: Machine Learning with Graphs - 01 Introduction

Traditionalmethods:Graphlets:Graphkernels2).Methodsfornodeembeddings:DeepWalk,Node2Vec3).GraphNeuralNetworks:GCN

xbfu-xjtu·2022-11-30 23:51

【图神经网络论文整理】（九）—— DeeperGCN: All You Need to Train Deeper GCNs

BernardGhanem论文来源：ComputerVisionandPatternRecognition论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.07739本文介绍的论文是《DeeperGCN

咕嘟·2022-11-30 18:02

图卷积网络在推荐系统中的应用lightGCN，配套pytorch的代码解释

注：本文所用到的代码及论文，文章底部有链接，可自行下载论文部分：作者开门见山的指出：特征转换和非线性激活——对协同过滤的性能几乎没有贡献。这篇文章也就是对NGCF的模型进行了精简，所以最好先理解前者才更好的理解后者如果想回顾一下：可以参考图卷积网络在推荐系统中的应用NGCF（NeuralGraphCollaborativeFiltering）配套pytorch的代码解释_zhao254014的博客

只想做个咸鱼·2022-11-30 16:49

GNN在推荐系统的应用——＞GC-MC与STAR-GCN

正经放·2022-11-30 16:18

Xidian小韩同学·2022-11-30 15:48

Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems

我们开发了一种数据高效的图卷积网络(GCN)算法PinSage，它结合了高效的随机游动和图卷积来生成包含图结构和节

怀怀怀怀·2022-11-30 15:48

推荐系统笔记（六）：LightGCN代码实现

前言LightGCN原理请参考上一篇博客：推荐系统笔记（五）：lightGCN算法原理与背景_甘霖那的博客-CSDN博客实现步骤一：建立一个类将数据转化为floattensor类型的数据，便捷进行数据转换

甘霖那·2022-11-30 15:17

LightGCN

LightGCN源码分析-零基础LightGCN模型的代码LightGCN数据处理的代码LightGCN训练论文链接：https://arxiv.org/abs/2002.02126代码链接：https

努力学习的WwwHhhao·2022-11-30 15:17

使用LightGCN实现推荐系统（手撕代码+分析）

目录1.简介2.导包3.加载并处理数据3.1数据集3.2映射数据集的索引3.3得到用户电影交互图3.4划分数据集3.5随机抽取正样本和负样本4.定义LightGCN模型4.1LightGraphConvolution

怀怀怀怀·2022-11-30 15:47

【图神经网络】异构时间图卷积网络HTGCN——用于社区检测

【图神经网络】异构时间图卷积网络——用于社区检测论文地址：摘要：研究关键点：核心解决方案：几个定义：1.异构图：2.异构图的邻接矩阵：3.Meta-Path（元路径）：4.问题陈述：HTGCN算法：1.

BIT可达鸭·2022-11-30 15:03

图神经网络笔记（二）——卷积图神经网络概述

文章目录基于谱分解的方法SpectralNetworkChebNetGCNAGCN(AdaptiveGCN)基于空间结构的方法NeuralFPPATCHY-SANDGCNLGCNGraphSAGE卷积图神经网络主要分为两类

innerVoi·2022-11-30 15:29

图神经网络task2——消息传递

这是目录1、消息传递范式2、MessagePassing基类2.1、MP类和基本方法3、MessagePassing实例3.1、三个函数的数学定义3.2、`GCNConv`实现步骤（1）向邻接矩阵添加自环边

Wmnyang·2022-11-30 15:52

JavaWeb(绑定&删除&查看&修改)

=nidStringnid=request.getParameter("nid");//思路:根据nid拿到其他对应的新闻信息=单个查询//jdbc连接数据库查询所有的新闻：id新闻标题作者StringCNAME

星星铺满海面·2022-11-30 15:45

基于骨架动作识别的时空图卷积网络

在这项工作中，我们提出了一种动态骨架的新模型，称为时空图卷积网络（ST-GCN），它通过自动从数据中学习时空模式，超越了以前

LSC_333·2022-11-30 14:04

图神经网络对抗攻击的研究学习（一）

目录0.引入1.初窥1.1图神经网络1.1.1传统神经网络的不足1.1.2图神经网络概况1.1.3GraphConvolutionNetworks(GCN)1.1.4GraphAttentionNetworks

栖陆@.·2022-11-30 11:47

【交通流预测】《Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic For》论文详解

《STGCN》文章目录文章总结Abstract一、Introduction二、Preliminary1.TrafficPredictiononRoadGraphs2.ConvolutionsonGraphs

stt-Charon·2022-11-30 06:12

科研笔记：可用数据集整理（ing）

广州T-GCN/dataatmaster·lehaifeng/T-GCN·GitHub2015年

UQI-LIUWJ·2022-11-30 06:11

paper survey ——deep learning or machine learing and optical communication

仅供本人学习记录用ModulationFormatRecognitionandOSNREstimationUsingCNN-BasedDeepLearningAn

gwpscut·2022-11-29 05:15

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