图卷积神经网络的简史 及其与卷积神经网络的异同

2024-05-27 11:04

本文主要是介绍图卷积神经网络的简史 及其与卷积神经网络的异同,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

图卷积神经网络(GCN)已经在处理图结构数据方面取得了巨大的成功。在本小节中,我们将深入探讨图卷积神经网络的起源、发展历程,并提供一个简单的Python代码实现示例,以帮助读者更好地理解这一概念。

图卷积神经网络的简史 

图卷积神经网络最早由Thomas Kipf和Max Welling于2017年提出,它填补了神经网络在处理图数据方面的空白。在此之前,神经网络主要用于处理结构化数据,如图像和文本,但并不适用于非常普遍的图数据(如社交网络、推荐系统、生物信息学中的分子结构等)。图卷积神经网络的提出标志着神经网络在图数据领域的重大突破。

图卷积神经网络的核心思想是借鉴传统图信号处理中的卷积操作。它使用图的邻接矩阵来定义卷积运算,类似于卷积神经网络中的卷积核。通过迭代地聚合每个节点的邻居信息,图卷积神经网络可以学习到每个节点的表示,同时保留了图的拓扑结构。这种能力使得图卷积神经网络非常适合解决节点分类、链接预测、社交网络分析等任务。

图卷积神经网络的提出激发了对图神经网络的广泛研究,推动了各种图神经网络模型的涌现,如GraphSAGE、GAT等。这些模型在不同领域的应用中取得了卓越的成就,并且加速了图数据领域的发展。

当我们讨论图卷积神经网络时,很自然地会与卷积神经网络进行比较。两者都是深度学习模型,但分别适用于不同类型的数据。在下一小节中,我们将深入探讨图卷积神经网络和卷积神经网络的异同,并提供代码示例,以便更好地理解它们之间的区别和联系。

图卷积神经网络与卷积神经网络的异同

1. 数据类型

图卷积神经网络:主要用于处理图结构数据,例如社交网络、知识图谱和分子结构等。图数据由节点和边构成,每个节点可以具有不同的特征。

卷积神经网络:主要用于处理网格结构数据,例如图像和视频。图像数据由像素组成,通常是二维或三维网格,每个像素具有通道信息。

2. 卷积操作

图卷积神经网络的卷积操作基于邻接矩阵,通过聚合节点的邻居信息来更新每个节点的表示。图卷积神经网络的卷积是一种非常适合处理不规则图数据的操作。

卷积神经网络的卷积操作是在固定大小的局部感受野上滑动,通过卷积核与局部区域的点积来提取特征。卷积神经网络适用于规则网格数据,如图像。

3. 应用领域

图卷积神经网络广泛应用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学、知识图谱构建等领域,其中数据通常以图的形式存在,节点之间的关系很重要。

卷积神经网络主要用于图像处理任务,如图像分类、目标检测、图像生成等。它在保持图像的局部和全局信息方面非常有效。

本文节选自《图神经网络基础、模型与应用实战》,获出版社和作者授权发布。

《图神经网络基础、模型与应用实战(人工智能技术丛书)》(兰伟,叶进,朱晓姝)【摘要 书评 试读】- 京东图书 (jd.com)

这篇关于图卷积神经网络的简史 及其与卷积神经网络的异同的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1007289

相关文章

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}

机器学习之监督学习(三)神经网络

机器学习之监督学习(三)神经网络基础 0. 文章传送1. 深度学习 Deep Learning深度学习的关键特点深度学习VS传统机器学习 2. 生物神经网络 Biological Neural Network3. 神经网络模型基本结构模块一:TensorFlow搭建神经网络 4. 反向传播梯度下降 Back Propagation Gradient Descent模块二:激活函数 activ

图神经网络框架DGL实现Graph Attention Network (GAT)笔记

参考列表: [1]深入理解图注意力机制 [2]DGL官方学习教程一 ——基础操作&消息传递 [3]Cora数据集介绍+python读取 一、DGL实现GAT分类机器学习论文 程序摘自[1],该程序实现了利用图神经网络框架——DGL,实现图注意网络(GAT)。应用demo为对机器学习论文数据集——Cora,对论文所属类别进行分类。(下图摘自[3]) 1. 程序 Ubuntu:18.04

基于深度学习 卷积神经网络resnext50的中医舌苔分类系统

项目概述 本项目旨在通过深度学习技术,特别是利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)中的ResNeXt50架构,实现对中医舌象图像的自动分类。该系统不仅能够识别不同的舌苔类型,还能够在PyQt5框架下提供一个直观的图形用户界面(GUI),使得医生或患者能够方便地上传舌象照片并获取分析结果。 技术栈 深度学习框架:采用PyTorch或其他

图神经网络(2)预备知识

1. 图的基本概念         对于接触过数据结构和算法的读者来说,图并不是一个陌生的概念。一个图由一些顶点也称为节点和连接这些顶点的边组成。给定一个图G=(V,E),  其 中V={V1,V2,…,Vn}  是一个具有 n 个顶点的集合。 1.1邻接矩阵         我们用邻接矩阵A∈Rn×n表示顶点之间的连接关系。 如果顶点 vi和vj之间有连接,就表示(vi,vj)  组成了

自然语言处理系列六十三》神经网络算法》LSTM长短期记忆神经网络算法

注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 自然语言处理系列六十三神经网络算法》LSTM长短期记忆神经网络算法Seq2Seq端到端神经网络算法 总结 自然语言处理系列六十三 神经网络算法》LSTM长短期记忆神经网络算法 长短期记忆网络(LSTM,Long S

神经网络训练不起来怎么办(零)| General Guidance

摘要:模型性能不理想时,如何判断 Model Bias, Optimization, Overfitting 等问题,并以此着手优化模型。在这个分析过程中,我们可以对Function Set,模型弹性有直观的理解。关键词:模型性能,Model Bias, Optimization, Overfitting。 零,领域背景 如果我们的模型表现较差,那么我们往往需要根据 Training l

如何将卷积神经网络(CNN)应用于医学图像分析:从分类到分割和检测的实用指南

引言 在现代医疗领域,医学图像已经成为疾病诊断和治疗规划的重要工具。医学图像的类型繁多,包括但不限于X射线、CT(计算机断层扫描)、MRI(磁共振成像)和超声图像。这些图像提供了对身体内部结构的详细视图,有助于医生在进行准确诊断和制定个性化治疗方案时获取关键的信息。 1. 医学图像分析的挑战 医学图像分析面临诸多挑战,其中包括: 图像数据的复杂性:医学图像通常具有高维度和复杂的结构

临床基础两手抓!这个12+神经网络模型太贪了,免疫治疗预测、通路重要性、基因重要性、通路交互作用性全部拿下!

生信碱移 IRnet介绍 用于预测病人免疫治疗反应类型的生物过程嵌入神经网络,提供通路、通路交互、基因重要性的多重可解释性评估。 临床实践中常常遇到许多复杂的问题,常见的两种是: 二分类或多分类:预测患者对治疗有无耐受(二分类)、判断患者的疾病分级(多分类); 连续数值的预测:预测癌症病人的风险、预测患者的白细胞数值水平; 尽管传统的机器学习提供了高效的建模预测与初步的特征重

深度学习基础--卷积的变种

随着卷积同经网络在各种问题中的广泛应用,卷积层也逐渐衍生出了许多变种,比较有代表性的有: 分组卷积( Group Convolution )、转置卷积 (Transposed Convolution) 、空洞卷积( Dilated/Atrous Convolution )、可变形卷积( Deformable Convolution ),下面分别介绍下。 1. 分组卷积 在普通的卷积操作中,一个