图卷积
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了图卷积相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
原文:http://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/
多层图卷积网络 (GCN) with first-order filters.
GCNs Part I: Definitions
给定一个网络结构G=(V,E),
1. N个节点,每个节点有D维信号或特征,即节点输入信号为N*D维矩阵, 记作X
2. 图结构表示,邻接矩阵A
3. 放入到图卷积网络中,得到输出Z,其中Z是N*F矩阵, F代表每个节点输出的特征维度
至于这个多层图卷积网络可以写成:
H(l+1)=f(H(l),A)
其中H(0)=X, H(L)=Z, 所以关键就是f(·,·)该怎么选取,以及内部参数的优化
以上是关于图卷积的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章