论文解读 - Composition Based Multi Relational Graph Convolutional Networks

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论文解读 - Composition Based Multi Relational Graph Convolutional Networks

1 简介随着图卷积神经网络在近年来的不断发展,其对于图结构数据的建模能力愈发强大.然而现阶段的工作大多针对简单无向图或者异质图的表示学习,对图中边存在方向和类型的特殊图----多关系图(Multi-relational Graph)的建模工作较少,且大多存在着两个问题: (1)整体网络模型的过参数化, (2)仅针对于结点的表示学习. 针对这两个问题,本论文提出了一种基于组合的图卷积神经网络来同时建模结点和边的表示,为了降低大量的边类型带来的参数量,作者采用了向量分解的方式,所有的边类型表示通过…

论文解读（DropEdge）《DropEdge: Towards Deep Graph Convolutional Networks on Node Classification》

论文信息论文标题:DropEdge: Towards Deep Graph Convolutional Networks on Node Classification论文作者:Yu Rong, Wenbing Huang, Tingyang Xu, Junzhou Huang论文来源:2020, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 由于 2022 年的论文看不懂,找了一篇 2020 的论文缓解一下心情,我太难了. 提出一种可以缓解过拟合…

论文解读（Geom-GCN）《Geom-GCN: Geometric Graph Convolutional Networks》

Paper Information Title:Geom-GCN: Geometric Graph Convolutional NetworksAuthors:Hongbin Pei, Bingzhen Wei, K. Chang, Yu Lei, Bo YangSources:2020, ICLRPaper:Download Code:Download Abstract Message-passing neural networks (MPNNs) 存在的问题:MPNNs 的 aggregat…

【论文笔记】Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition

Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition 2018-01-28 15:45:13 研究背景和动机: 行人动作识别(Human Action Recognition)主要从多个模态的角度来进行研究,即:appearance,depth,optical-flow,以及 body skeletons.这其中,动态的人类骨骼点通常是最具有信息量的,且能够和其他模态进行互补.…

论文笔记之：Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks

Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2018-01-16 22:33:36 1. 文章主要思想: 2. 代码实现(Pytorch):https://github.com/tkipf/pygcn [Introduction]: 本文尝试用 GCN 进行半监督的分类,通过引入一个 graph Laplacian regularization term 到损失函数中: 其中,L0 代表损失函数,即:gra…

Emotion Recognition Using Graph Convolutional Networks

Emotion Recognition Using Graph Convolutional Networks 2019-10-22 09:26:56 This blog is from: https://towardsdatascience.com/emotion-recognition-using-graph-convolutional-networks-9f22f04b244e Recently, deep learning has made much progress in natural…

Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

Kipf, Thomas N., and Max Welling. "Semi-supervised classification with graph convolutional networks." arXiv preprint arXiv:1609.02907 (2016). 作者对Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering这个工作进行了简化,使之应用于graph节点…

Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition (ST-GCN)

Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition 摘要动态人体骨架模型带有进行动作识别的重要信息,传统的方法通常使用手工特征或者遍历规则对骨架进行建模,从而限制了表达能力并且很难去泛化. 作者提出了一个新颖的动态骨架模型ST-GCN,它可以从数据中自动地学习空间和时间的patterns,这使得模型具有很强的表达能力和泛化能力. 在Kinetics和NTU-RGBD两个数据集上a…

关于 Graph Convolutional Networks 资料收集

关于 Graph Convolutional Networks 资料收集 1. GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS ------ THOMAS KIPF, 30 SEPTEMBER 2016 Link:http://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/#gcns-part-iii-embedding-the-karate-club-network 2. Graph 卷积神经网络:概述.样例及最新进展 ---…

Graph Convolutional Networks (GCNs) 简介

Graph Convolutional Networks 2018-01-16 19:35:17 this Tutorial comes from YouTube Video:https://www.youtube.com/watch?v=0_O8PdZBc5s&t=2097s 之所以这个方面的研究会吸引人,是因为这个东西可以将很多知识联系起来.现实生活中,有很多东西都可以应用的到,如: 上图展示了现有的 CNN 模型,在对图像进行处理时,利用局部的卷积核进行卷积操作时,进行的加权过程. 可以…

How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks

翻译: How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks 什么是图卷积网络图卷积网络是一个在图上进行操作的神经网络.给定一个图$G=(E,V)$ ,一个GCN的输入包括: 一个输入特征矩阵X,其维度是$N\times F^0$ ,其中N是节点的数目,$F^0$是每个节点输入特征的数目一个$N \times N$的对于图结构的表示的矩阵,例如G的邻接矩阵A GCN的一个隐藏层可以写成\(H^i…

论文解读（NWR）《Graph Auto-Encoder via Neighborhood Wasserstein Reconstruction》

论文信息论文标题:Graph Auto-Encoder via Neighborhood Wasserstein Reconstruction论文作者:Shaked Brody, Uri Alon, Eran Yahav论文来源:2022,ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Abstract 图神经网络(GNNs)近年来引起了广泛的研究关注,主要是在半监督学习的背景下.当任务不可知的表示是首选或监督完全不可用时,自动编码器框架与无监督GNN训练的自然图重建目标一…

《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》论文阅读

背景简介 GCN的提出是为了处理非结构化数据(相对于image像素点而言).CNN处理规则矩形的网格像素点已经十分成熟,其最大的特点就是利用卷积进行①参数共享②局部连接,如下图: 那么类比到非结构数据图(graph),CNN能直接对非结构数据进行同样类似的操作吗?如果不能,我们又该采用其他什么方式呢? 首先思考能不能,答案是不能.至少我们无法将graph结构的数据规整到如上图所示的矩形方格中,否则结点之间的边无法很好表示.还可以考虑卷积核这一点,我们知道不管我的图(image)如何变化(图片变大…

论文解读（GMI）《Graph Representation Learning via Graphical Mutual Information Maximization》2

Paper Information 论文作者:Zhen Peng.Wenbing Huang.Minnan Luo.Q. Zheng.Yu Rong.Tingyang Xu.Junzhou Huang论文来源:WWW 2020论文地址:download代码地址:download 前言 1.自监督学习(Self-supervised):属于无监督学习,其核心是自动为数据打标签(伪标签或其他角度的可信标签,包括图像的旋转.分块等等),通过让网络按照既定的规则,对数据打出正确的标签来更好地进行特征表示…

论文解读（GMI）《Graph Representation Learning via Graphical Mutual Information Maximization》

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论文解读（GRCCA）《 Graph Representation Learning via Contrasting Cluster Assignments》

论文信息论文标题:Graph Representation Learning via Contrasting Cluster Assignments论文作者:Chun-Yang Zhang, Hong-Yu Yao, C. L. Philip Chen, Fellow, IEEE and Yue-…

论文解读（GCA）《Graph Contrastive Learning with Adaptive Augmentation》

论文信息论文标题:Graph Contrastive Learning with Adaptive Augmentation论文作者:Yanqiao Zhu.Yichen Xu3.Feng Yu4.Qiang Liu.Shu Wu.Liang Wang论文来源:2021, WWW论文地址:download论文代码:download 1 介绍出发角度:倾向于保持重要的结构和属性不变,同时干扰可能不重要的边连接和特征. 自适应数据增强方面: 拓扑结构:基于节点中心性度量,突出重要连接: 语义信息…

论文解读（GCC）《Graph Contrastive Clustering》

论文信息论文标题:Graph Contrastive Clustering论文作者:Huasong Zhong, Jianlong Wu, Chong Chen, Jianqiang Huang, Minghua Deng, Liqiang Nie, Zhouchen Lin, Xian-Sheng Hua论文来源:2021, ICCV论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 研究方向:解决传统的 URL 没有考虑到类别信息和聚类目标的问题. 传统对…

论文解读（AGE)《Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding》

论文信息论文标题:Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding论文作者:Gayan K. Kulatilleke, Marius Portmann, Shekhar S. Chandra论文来源:2020, KDD论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 基于 GCN 的方法有三个主要缺点: 图卷积滤波器和权值矩阵的纠缠会损害其性能和鲁棒性: 图卷积滤波器是广义拉普拉斯平滑滤波器的特殊情况,…

论文解读（gCooL）《Graph Communal Contrastive Learning》

论文信息论文标题:Graph Communal Contrastive Learning论文作者:Bolian Li, Baoyu Jing, Hanghang Tong论文来源:2022, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 有相同兴趣的人往往通过他们的互动而紧密联系,而有不同兴趣的人则是松散的联系.因此,同一兴趣社区的人在图形上是相似的,将它们视为负对会给节点表示引入图形错误.为了解决这一问题,我们首先提出了一种基于图结构信息学习社区…

论文解读（g-U-Nets）《Graph U-Nets》

论文信息论文标题:Graph U-Nets论文作者:Hongyang Gao, Shuiwang Ji论文来源:2019,ICML论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 受到类似 encoder-decoder architecture 的 U-Nets 影响,作者希望能在图数据上使用这种 pooling 和 up-sampling 的操作. Note:Encoder 一般是降维,可以看成 pooling :而 Decoder 一般是升维,可以看成…

论文解读《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

这篇论文提出了AlexNet,奠定了深度学习在CV领域中的地位. 1. ReLu激活函数 2. Dropout 3. 数据增强网络的架构如图所示包含八个学习层:五个卷积神经网络和三个全连接网络,并且使用了最大池化. RELU非线性层传统的神经网络的输出包括$tanh$ 和 $ y = (1+e^{-x})^{-1}$,namely sigmoid. 在训练阶段的梯度下降的过程中, 饱和的非线性层比非饱和的非线性层下降得更慢. -- RELU 可以加快训练的速度,与饱和非线性函数相比达到相同…

论文笔记（4）：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

一.FCN中的CNN 首先回顾CNN测试图片类别的过程,如下图: 主要由卷积,pool与全连接构成,这里把卷积与pool都看作图中绿色的convolution,全连接为图中蓝色的fully connected.卷积主要是获取高维特征,pool使图片缩小一半,全连接与传统神经网络相似作为权值训练,最后通过softmax输出概率最高的类别.上图中nxn表示feature map(特征图)大小, 如原图大小为227x227,经过卷积与pool后得到55x55的特征图(一层的特征图可以有多个类别).注意…