摘要: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,分别为空域卷积和时域卷积,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。 阅读全文
posted @ 2019-06-09 22:31 SivilTaram 阅读(74267) 评论(70) 推荐(15) 编辑
摘要:笔者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文,深感其强大,但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解,对未学过信号处理的读者不太友好。同时,很多教程只讲是什么,不讲为什么,也没有梳理清楚不同网络结构的区别与设计初衷(Motivation)。 因此,本文试图沿着图神经网络的历史脉络,从最早基于不动点理论的图神经网络(Graph Neural Network, GNN)一步步讲到当前用得最火的图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Network, GCN), 期望通过本文带给读者一些灵感与启示。 阅读全文
posted @ 2019-06-09 12:26 SivilTaram 阅读(87316) 评论(54) 推荐(33) 编辑