GGNN是一种基于 GRU 的经典的空间域message passing的模型。 message passing的通用框架共包含三部分操作：信息传递操作 (M)，更新操作 (U)，读取操作 (R)。 从如下公式中可以看出，节点v的t+1时刻的embedding m，由其当前时刻的embedding，以及其邻居节点的当前时刻embedding，和二者的交互的边信息所决定。 在全图的信息传递过程中，采用的是GRU的原理。 传播模型如下图所示，其中式 (1)， h_v^1 为节点v的初始隐向量，为D维的向量，当节点输入 …

2021年2月17日 · GCN的主要思想是对每个结点的邻居及其自身的信息作加权平均，从而得到一个可以传入神经网络的结果向量。 可以通过加深GCNs以获得更大的信息传播范围，如果要较大的层数，需要残差连接以提升效果。

The GG-CNN is a lightweight, fully-convolutional network which predicts the quality and pose of antipodal grasps at every pixel in an input depth image.

2016年9月9日 · We present a scalable approach for semi-supervised learning on graph-structured data that is based on an efficient variant of convolutional neural networks which operate directly on graphs. We motivate the choice of our convolutional architecture via a localized first-order approximation of spectral graph convolutions.

2019年4月13日 · 基本概念GGNN是一种基于GRU的经典的空间域message passing的模型问题描述一个图 G = (V, E)， 节点v ∈ V中存储D维向量，边e ∈ E中存储D × D维矩阵， 目的是构建网络GGNN。 实现每一次参数更新时，每个节点既接受相邻节点的信息，又向相邻节点发送信息。 主要贡献基于GRU提出了GGNN，利用RNN类似原理实现了信息在graph中的传递。 传播模型..._ggn神经网络.

Predicting RPI can guide the exploration of cellular biological functions, intervening in diseases, and designing drugs. Given this, this study proposes the RPI-gated graph convolutional network (RPI-GGCN) method for predicting RPI based on the gated graph convolutional neural network (GGCN) and co-regularized variational autoencoder (Co-VAE).

GatedGCN是一种用来处理带有edge feature常见的GNN conv方法，其计算过程和框图如图所示. $$ \mathrm {h}_ {i}^ {l+1}=A^l h_ {i}^ {l}+\Sigma_ {j \in \mathrm {N}_ {i}} \hat {e}_ {ij}^l \odot B^l h_ {j}^ {l}$$ 其中： \hat {e}_ {ij}^ {l}=\sigma (e_ {ij}^ {l+1}) \div\left (\Sigma_ {j\in \mathrm {N}_ {i}} \sigma\left (e_ {ij}^ {l+1}\right)+\varepsilon\right)

########################################################################################################### A gated graph convolutional network (GGCN) is developed for multi-sensor signal fusion and …

2023年6月19日 · 随着GCN方法的发展,其方法主要分为两大类:基于频谱的方法 (spectral-based)和基于空间的方法。以“降低复杂度”为主线,将常用于图像的卷积神经网络应用到图数据上.其主要方法如表1所示, K 为阶数,E为边数.

2019年9月20日 · 一个图 G = (V, E)， 节点v ∈ V中存储D维向量，边e ∈ E中存储D × D维矩阵， 目的是构建网络GGNN。 实现每一次参数更新时，每个节点既接受相邻节点的信息，又向相邻节点发送信息。 主要贡献. 基于GRU提出了GGNN，利用RNN类似原理实现了信息在graph中的传递。 【推荐】100%开源！ 大型工业跨平台软件C++源码提供，建模，组态！ 【推荐】还在用 ECharts 开发大屏？ 试试这款永久免费的开源 BI 工具！