老师您好,我是一名在澳洲读研究生的学生,学GCN网络的,但是毕业设计不知道该怎么下手了,请问你们有可以辅导这方面的老师吗?
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图卷积网络(Graph Convolutional Network,简称GCN)是近年来逐渐流行的一种神经网络结构。不同于只能用于网格结构(grid-based)数据的传统网络模型 LSTM 和 CNN,图卷积网络能够处理具有广义拓扑图结构的数据,并深入发掘其特征和规律;
例如 PageRank 引用网络、社交网络、通信网络、蛋白质分子结构等一系列具有空间拓扑图结构的不规则数据。
我们分成三步来理解图卷积神经网络:
第一步:发射(send)每一个节点,将自身的特征信息经过变换后发送给相邻节点。这一步是在对节点的特征信息进行抽取变换。
第二步:接收(receive)每个节点,将相邻节点的特征信息聚集起来。对节点的局部结构信息进行融合。
第三步:变换(transform),将前面的信息聚集之后做非线性变换,增加模型的表达能力。
GCN模型具备的三种深度学习性质:
1)、层级结构(特征是一层一层抽取的,一层比一层抽象,一层比一层高级);
2)、非线性变换 (增加模型的表达能力,更方便我们理解);
3)、端对端训练(不需要再定义任何规则,只需要给图标记一个节点,让模型融合特征信息和结构信息即可。)
GCN四个特征:
1)、GCN 是对卷积神经网络在 graph domain 上的自然推广。
2)、它能同时对节点特征信息与结构信息进行端对端学习,是目前对图数据学习任务的最佳选择。
3)、图卷积适用性极广,适用于任意拓扑结构的节点与图。
4)、在节点分类与边预测等任务上,在公开数据集上效果要远远优于其他方法。
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