从图(graph)到图卷积(graphconvolution):漫谈图神经网络模型

siviltaram siviltaram     2022-12-18     177

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本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下:


上一篇博客中,我们简单介绍了基于循环图神经网络的两种重要模型,在本篇中,我们将着大量笔墨介绍图卷积神经网络中的卷积操作。接下来,我们将首先介绍一下图卷积神经网络的大概框架,借此说明它与基于循环的图神经网络的区别。接着,我们将从头开始为读者介绍卷积的基本概念,以及其在物理模型中的涵义。最后,我们将详细地介绍两种不同的卷积操作,分别为空域卷积时域卷积,与其对应的经典模型。读者不需有任何信号处理方面的基础,傅里叶变换等概念都会在本文中详细介绍。

图卷积框架(Framework)

卷积(Convolution)

基础概念

实例:掷骰子问题

空域卷积(Spatial Convolution)

频域卷积(Spectral Convolution)

参考文献

图卷积的演变-从谱图卷积到gcn

基础傅里叶级数是对周期为T的确定性信号做展开,而傅里叶变换将周期推广到无穷,能对具有任意长度的信号做展开。https://www.zhihu.com/question/21665935/answer/2367861632\\[\\hatf(t)=\\intf(x)\\exp^-iwtdx=\\intf(x)\\left(cos(wx)+isin(wx)\\right)dx\\]要在... 查看详情

译:localspectralgraphconvolutionforpointsetfeaturelearning-用于点集特征学习的局部谱图卷积

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