为给之后关于图卷积网络的科研做知识积累,这里写一篇关于GCN基本理解的博客.GCN的本质是一个图网络中,特征信息的交互+与传播.这里的图指的不是图片,而是数据结构中的图,图卷积网络的应用非常广泛 ,经常被举到的典型例子就是一个空间中热量的传递和交互,这里不多作赘述. 一.图卷积网络与普通卷积网络的应用范围 图卷积网络为什么叫图卷积网络呢?图卷积网络,其实就是就是GCN,但GCN为什么是图神经网络呢?小编也很疑惑. 好了!开玩笑的话先打住,进入正题.首先复习一下卷积神经网络的工作原理,以检测图片的

Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Network for Skeleton-Based Action Recognition 摘要 基于骨架的动作识别因为其以时空结合图(spatiotemporal graph)的形式模拟了人体骨骼而取得了显著的效果. 在现有的基于图的方法中,图的拓扑结构是手动设置的,而且在所有层以及输入样本中是固定不变的.这样的方法在用在有层级CNN和不同输入样本的动作识别中不是最佳的. 而且骨架中的具有更多细节和判别式信息二级结

论文链接:https://arxiv.org/abs/1811.05320 博客原作者Missouter,博客链接https://www.cnblogs.com/missouter/,欢迎交流. 解读了一下这篇论文github上关于T-GCN的代码,主要分为main文件与TGCN文件两部分,后续有空将会更新其他部分作为baseline代码的解读(鸽). 1.main.py # -*- coding: utf-8 -*- import pickle as pkl import tensorflow

How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks https://towardsdatascience.com/how-to-do-deep-learning-on-graphs-with-graph-convolutional-networks-7d2250723780 scientific internet may need.

面向领域特定目标的对话系统通常需要建模三种类型的输入,即(i)与领域相关的知识库,(ii)对话的历史(即话语序列)和(iii)需要生成响应的当前话语. 在对这些输入进行建模时,当前最先进的模型(如Mem2Seq)通常会忽略知识图和对话上下文中的句子中固有的丰富结构. 受最近结构感知图卷积成功的启发针对各种NLP任务,如机器翻译.语义角色标记和文档日期,我们提出了一种增强记忆的GCN用于面向目标的对话. 我们的模型利用(i)知识库中的实体关系图和(ii)与话语相关联的依赖图来计算词汇和实体的更丰富

第一步:从前一个隐藏层到后一个隐藏层,对结点进行特征变换 第二步:对第一步进行具体实现 第三步:对邻接矩阵进行归一化(行之和为1) 邻接矩阵A的归一化,可以通过度矩阵D来实现(即通过D^-1*A来实现对A的归一化). 在实践中,使用对称归一化更加有效和有趣.变成下式: 第四步:加入自循环(每个结点从自身出发,又指向自己) 实际上,就是把邻接矩阵对角线上的数,全部由0变为1. 第五步:考虑每个结点与邻结点的关系(一般进行求和运算)  第六步:公式简化 将归一化运算简化一下: 则原式可以变为:  即

从CNN到GCN的联系与区别: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 更加详解Laplacian矩阵: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/630639025 GCN 实践: https://mp.weixin.qq.com/s/sg9O761F0KHAmCPOfMW_kQ 深度学习时代的图模型,图网络综述: https://mp.weixin.qq.com/s/

论文链接:https://arxiv.org/abs/1811.05320 最近发现博客好像会被CSDN和一些奇怪的野鸡网站爬下来?看见有人跟爬虫机器人单方面讨论问题我也蛮无奈的.总之原作者Missouter,博客链接https://www.cnblogs.com/missouter/,欢迎交流. 整理.精炼了一下这篇论文的思路. Abstract: 交通预测的难点在于交通拓扑网络复杂的结构与随时间动态发生的交通变化:为了提取交通网的空间与时间特征,文章提出了一种时间性的图卷积网络模型,结合了门

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

作者简介: 吴天龙  香侬科技researcher 公众号(suanfarensheng) 导言 图(graph)是一个非常常用的数据结构,现实世界中很多很多任务可以描述为图问题,比如社交网络,蛋白体结构,交通路网数据,以及很火的知识图谱等,甚至规则网格结构数据(如图像,视频等)也是图数据的一种特殊形式,因此图是一个很值得研究的领域. 针对graph的研究可以分为三类: 1.经典的graph算法,如生成树算法,最短路径算法,复杂一点的二分图匹配,费用流问题等等: 2.概率图模型,将条件概率表达为

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

论文信息 Title:<Symmetric Graph Convolutional Autoencoder for Unsupervised Graph Representation Learning> Authors:Jiwoong Park.Minsik Lee.H. Chang.Kyuewang Lee.J. Choi Sources:2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) Paper:Downlo

Paper Information Title:<Attention-driven Graph Clustering Network>Authors:Zhihao Peng, Hui Liu, Yuheng Jia, Junhui HouSource:2021, ACM MultimediaOther:1 Citations, 46 ReferencesPaper:DownloadCode:DownloadTask: Deep Clustering.Graph Clustering.Graph

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.

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    ---

Person Re-identification with Deep Similarity-Guided Graph Neural Network 2018-07-27 17:41:45 Paper: https://128.84.21.199/pdf/1807.09975.pdf 本文将 Graph Neural Network (GNN) 应用到 person re-ID 的任务中,用于 model 不同 prob-gallery 之间的关系,将该信息也用于 feature learning

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

详见:http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/net_surgery.ipynb 假设使用标准的caffe参考ImageNet模型“CaffeNet”,将其转换为一个完全的卷积网络,以实现对大输入的高效.密集的推断.该模型生成一个分类图,它涵盖给定的输入大小,而不是单个分类.例如输入为451*451图片时,使用8*8全卷积分类,(也就是每8*8输出一个),得到了64倍个数的输出结果.时间仅仅用了3倍.通

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

Skeleton-Based Action Recognition with Directed Graph Neural Network 摘要 因为骨架信息可以鲁棒地适应动态环境和复杂的背景,所以经常被广泛应用在动作识别任务上,现有的方法已经证实骨架中的关键点和骨头信息对动作识别任务非常有用.然而如何将两种类型的数据最大化地利用还没有被很好地解决. 作者将骨架数据表示成一个有向非循环图(Directed acyclic graph),该图基于自然人体的节点和骨骼的动力学依赖. 这个新颖的图结构用