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 …

2025年2月6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。

2019年4月13日 · ggnn和gcn的几篇论文笔记，介绍常用的两种图神经网络。 个人 笔记 。 ggnn .tensorflow : 选通图 神经网络 的Tensorflow实现用于源代码分类-tensorflow source code

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 …

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 …

##### A gated graph convolutional network (GGCN) is developed for multi-sensor signal fusion and RUL prediction. Firstly, spatial–temporal graphs are constructed from multi-sensor signals …

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 …

2023年6月19日 · 本文综述了图卷积神经网络在行为识别领域的应用，包括基于频谱和空间的图卷积方法，探讨了图结构的变化、不同GCN模型以及目标函数设计。 行为识别中的GCN方法主 …

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 …