2021年2月17日 · 本文将几何聚合方案应用于图卷积网络，提出Geom-GCN，用于执行图上的归纳学习。Geom-GCN通过节点嵌入、结构邻域和双层聚合三个模块来实现。

2025年2月7日 · T-GCN 通过图卷积直接计算门控单元的更新，从而实现了图结构数据的时空依赖性建模。也就是将图卷积（GCN）和门控循环单元（GRU）深度融合。 那么接下来看真正的 T-GCN 代码（tgcn.py）。

2024年3月16日 · 这段代码实现了一个简单的图 神经网络 （GNN）模型，用于节点分类任务。 具体来说，模型使用了两个GCNConv层来实现图卷积操作，其中第一个层将输入特征转换为16维特征，第二个层将16维特征转换为数据集中的类别数目个特征。 模型的forward方法定义了模型的前向传播过程，其中包括了两个GCNConv层的应用以及激活 函数 ReLU和dropout的使用。 在代码的主体部分，首先加载了Cora数据集，并初始化了 模型 、优化器和数据。 然后进行了200 …

本文讲的gcn 来源于论文：semi-supervised classification with graph convolutional networks，这是在gcn领域最经典的论文之一。 我们可以根据这个GCN的图看到，一个拥有 个input channel的graph作为输入，经过中间的hidden layers，得到 个 output channel的输出。

2023年3月30日 · Marcheggiani和Titov（2017）提出了一个句法GCN来解决这个问题。该句法GCN基于带有标签边的直接图是GCN（Kipf和Welling，2017）的一种特殊变体。它整合了边门控，让模型调整每个依赖边的贡献。句法GCN在句法依存树上用作句子编码器，以学习句子中单词的 …

2024年1月7日 · Graphics Core Next（GCN）彻底摒弃了以通用计算的可预测性能为核心的 Terascale 策略。虽然 Terascale 的 64 宽波前仍然存在，但 GCN 的其他特点却截然不同，以至于它甚至不能算作一个远亲。GCN 的指令集类似于典型的 CPU 或英伟达的 Fermi。

首先我们给出gcn的符号定义： 对于一个图 G=（V, E） ，输入 X 是一个 N\times D 的矩阵，表示每个节点的特征，同时有图的邻接矩阵 A 。 我们希望得到一个 N\times F 的特征矩阵 Z ，表示学习到的每个节点的特征表示， F 是我们希望得到的表示的维度。

gcn 使缓存层次结构现代化，缓存设置类似于 gpu 上现在有的布局。 主要的 L1/L2 缓存得到写入支持。 所有缓存中的标准 64 字节缓存行，可以轻松实现与 CPU 的数据共享。

2020年11月1日 · 图卷积网络（Graph Convolutional Networks，简称GCN）是一种在图...在给定的资源中，你将有机会深入了解GCN的原理，并通过实际代码来掌握它的运用。 无论是对于学术研究还是工业实践，理解并掌握 GCN 都是非常有价值的。

2024年9月16日 · 图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）是由Thomas Kipf和Max Welling在2016年提出的一种用于图数据的 深度学习 模型。 其核心思想是通过图结构中的卷积操作来学习节点的特征表示。 与传统的 卷积神经网络 （CNN）在处理图像数据时通过平面卷积进行特征提取不同，GCN的卷积操作发生在图中的邻域节点上，利用每个节点的邻居节点信息更新节点的特征表示。 GCN的数学表示如下： H(l+1) =σ(^D−1/2^A^D−1/2H(l)W (l)) H(l) 是第 l 层的节点 …