图卷积网络（GCN）入门详解 什么是GCN GCN 概述 模型定义 数学推导 Graph Laplacian ref 图神经网络领域算是一个比较新的领域，有非常多的探索潜力，所以我也一直想着要入门。其中图卷积网络就 …

2 GCN中的Graph指什么？为什么要研究GCN？ CNN是Computer Vision里的大法宝，效果为什么好呢？原因在上面已经分析过了，可以很有效地提取空间特征。但是有一点需要注意： CNN处理的图像 …

为了应对这一挑战，我们开发了一个新的通用GCN框架，即U-GCN。 它首先引入多类型卷积来同时从1-hop、2-hop和kNN网络中提取信息，然后针对给定的学习目标设计一个判别聚合 (discriminative …

其实我个人觉得这只是一个formulation的问题。我们知道，一般认为GCN是transductive的而GraphSAGE是inductive的，且我们认为GCN是transductive的，一个重要原因就是 要计算归一化邻 …

GCN通过分层聚合邻居节点的状态信息，模拟故障在设备网络中的动力学传递过程，例如当某轴承发生局部损伤时，其高频冲击振动会沿传动链向相邻齿轮节点传播，GCN的每一层卷积操作本质是计算节 …

ST-GCN Block由Attention层，GCN层，TCN层组成。 现在只讨论GCN层，第一步，多组1*1的卷积特征提取，其中模型参数和输入特征、输出特征以及对应的梯度需要消耗内存；第二步，特征矩阵和邻接 …

GCN、GAT、GraphSAGE的优势很明显，想问一下它们分别有什么缺点? 最近在看GCN有关的文章，发现网络层数深了之后，效果不佳，如果加入残差网络的话，会得到改善吗，是否有必要去加深GCN …

图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks，GCN）：2017年，Kipf 和 Welling提出了基于局部连接和卷积操作的图卷积神经网络，可以用于处理节点分类和图分类问题。

对于 图卷积的分层 可以这么理解，第一层的GCN只聚合了每个结点的邻居节点的特征，第二层GCN中目标节点的邻居节点以及聚合了其邻居的特征，此时对其特征进行聚合就相当于聚合了与目标节点距离 …

GCN： 图卷积神经网络，GNN在训练过程中，有将attention引入图结构的，有将门控机制引入图结构的，还有将卷积引入图结构的，引入卷积的GNN就是GCN，通过提取空间特征来进行学习 GAN: 生成 …