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译：Local Spectral Graph Convolution for Point Set Feature Learning-用于点集特征学习的局部谱图卷积

标题:Local Spectral Graph Convolution for Point Set Feature Learning 作者:Chu Wang, Babak Samari, Kaleem Siddiqi 译者:Elliott Zheng 来源:ECCV 2018 Abstract 点云的特征学习已经显示出巨大的希望,引入了有效且可推广的深度学习框架,例如pointnet ++. 然而,到目前为止,点特征已经以独立和孤立的方式被抽象,忽略了相邻点的相对布局及其特征.在本文中,我们建议…

从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (二)

本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 在上一篇博客中,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…

论文解读（GCC）《Efficient Graph Convolution for Joint Node RepresentationLearning and Clustering》

论文信息 论文标题:Efficient Graph Convolution for Joint Node RepresentationLearning and Clustering论文作者:Chakib Fettal, Lazhar Labiod,Mohamed Nadif论文来源:2021, WSDM论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 一个统一的框架中解决了节点嵌入和聚类问题. 2 Method 整体框架: 2.1 Joint Graph Rep…

从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (一)

本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 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…

从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (三)

本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 恭喜你看到了本系列的第三篇!前面两篇博客分别介绍了基于循环的图神经网络和基于卷积的图神经网络,那么在本篇中,我们则主要关注在得到了各个结点的表示后,如何生成整个图的表示.其…

论文解读（NGCF）《LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation》

论文信息 论文标题:LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation论文作者:Xiangnan He, Kuan Deng, Xiang Wang, Yan Li, Yongdong Zhang, Meng Wang论文来源:2020, SIGIR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 舍弃了GCN的特征变换(feature transfor…

论文解读（AGC）《Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution》

论文信息 论文标题:Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution论文作者:Xiaotong Zhang, Han Liu, Qimai Li, Xiao-Ming Wu论文来源:2019, IJCAI论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 关于GNN 是低通滤波器的好文. 2 Method 2.1 Graph Convolution 2.1.1 Basic idea 为正式定义图…

谣言检测（）《Data Fusion Oriented Graph Convolution Network Model for Rumor Detection》

论文信息 论文标题:Data Fusion Oriented Graph Convolution Network Model for Rumor Detection论文作者:Erxue Min, Yu Rong, Yatao Bian, Tingyang Xu, Peilin Zhao, Junzhou Huang,Sophia Ananiadou论文来源:2020,IEEE Transactions on Network and Service Management论文地址:download …

Graph Neural Networks：谱域图卷积

以下学习内容参考了:1,2, 0.首先回忆CNN,卷积神经网络的结构和特点 处理的数据特征:具有规则的空间结构(Euclidean domains),都可以采用一维或者二维的矩阵描述.(Convolutional neural network (CNN) gains great success on Euclidean data, e.g., image, text, audio, and video). 什么是卷积:卷积即固定数量邻域结点排序后,与相同数量的卷积核参数相乘求和. 离散卷积本质就…

【GCN】图卷积网络初探——基于图（Graph）的傅里叶变换和卷积

[GCN]图卷积网络初探——基于图(Graph)的傅里叶变换和卷积 2018年11月29日 11:50:38 夏至夏至520 阅读数 5980更多 分类专栏: # MachineLearning   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_41727666/article/details/84622965 本文为从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精(fang)通(…