2022年11月20日 · 而gcn是一种基于卷积神经网络的gnn，它使用了卷积操作对图像进行卷积，以提取节点的特征并进行分类或预测。 相对于传统的 GNN 模型， GCN 在计算效率上更高，同 …

2021年11月16日 · 本篇博客从图神经网络（GNN）的动机与模型，图卷积网络（GCN）的模型详解与公式推导引入，重点介绍图注意力网络（GAT）的目标函数推导，模型解析，并使用不同 …

GCN 的入门文章就介绍完了，大致思路为：CNN 中的卷积无法直接应用于网络图中，所以引出了图信号处理（Graph Signal Processing）中的 Graph Fourier Transformation，进而定义 …

GNN概念： 一个对图上的所有属性可以进行优化的transform，且能够保存图的对称信息，具有三个特点： 5.2. GNN的简单构建： 基于MLP【如图10所示，每一个 f_ {?} 训练不用的向量，分 …

2025年3月28日 · gcn 的输入和输出. 从根本上讲，gcn 将图和一组特征向量作为输入，其中每个节点都与其自己的特征向量相关联。然后，gcn 由一系列 图卷积层 （将在下一节中讨论）组 …

2023年10月23日 · GCN精妙地设计了一种从图数据中提取特征的方法，从而让我们可以使用这些特征去对图数据进行 节点分类（node classification）、图分类（graph classification）、边预 …

2023年11月24日 · GCN 的入门文章就介绍完了，大致思路为：CNN 中的卷积无法直接应用于网络图中，所以引出了图信号处理（Graph Signal Processing）中的 Graph Fourier …

2023年12月25日 · 一、图神经网络（gnn）与图卷积神经网络（gcn）的区别. 模型结构：gnn和gcn在模型结构上存在显著差异。gnn通常包含多个图卷积层，每个图卷积层都会更新节点的 …

2024年12月25日 · 图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN)是GNN家族中的一种特殊形式，它通过引入类似CNN中的局部区域滤波操作来实现对图信号的处理。 具体来说，GCN利用 …

gnn是图神经网络，既拓扑网络结构为图结构。其主要用于建模任务本身具有结构信息的任务。比如知识图谱，文本篇章等。gcn为图卷积神经网络，其为gnn的一种，区别主要在于采用卷积 …