gcn专题

gcn（从空间域理解）

一、背景常见的神经网络，如BP神经网络可以用来处理表格型的数据，卷积神经网络可以用来处理图片数据，循环神经网络则可以用来处理序列数据，这些数据都是结构化的数据，当我们需要处理的数据为图这种非结构化的数据，例如：城市交通的每个路口上的传感器所记录的数据；化学分子结构；人际关系网；推荐系统中每个人构成的图。并不是说以上的神经网络处理不了图这种类型的数据，只是在处理图这种数据上存在欠缺，图数据有一个

用于基于骨架的动作识别的空间时间图卷积网络 ST-GCN (代码+数据集+模型)

简介本仓库包含论文《用于基于骨架的动作识别的空间时间图卷积网络》的相关代码、数据集和模型。 ST-GCN 动作识别演示我们的基于骨架的动作识别演示展示了ST-GCN如何从人体骨架中提取局部模式和关联性。下图显示了我们ST-GCN最后一层中每个节点的神经响应幅度。触摸头部坐下脱鞋进食投踢他人掷锤清洁与抓举拉力器太极拳抛球上一行结果来自NTU-RGB+D数据集，第

图神经网络(GNN)：同质图模型【GCN/GraphSAGE/GAT...】、异质图模型【HAN/HetGNN...】

目前的图神经网络主要针对同质图（节点类型和边类型单一）设计. 同质图中只有一种类型的节点和边(例如,只有朋友关系的社交网络),网络结构较为简单.因此,同质图神经网络通常只需要聚合单一类型的邻居来更新节点的表示即可(例如,通过在朋友关系下的邻居来更新节点表示).但真实世界中的图大部分都可以被自然地建模为异质图(多种类型的节点和边,如下图所示,IMDB数据中包含三种类型的节点Actor、Movie和

$图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）$

图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）

图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。GCN编码器的核心思想是通过邻接节点的信息聚合来更新节点表示。图的表示一个图 G通常表示为 G=(V,E)，其中： V 是节点集合，包含 N个节点。E是边集合，包含图中所有的边。节点特征矩阵假设每个节点 i有一个特征向量（维度为 F），所有节点的特征可以表示为矩

实战17：GCN+LSTM图卷积神经网络预警预测完整代码数据集

直接看视频演示： GCN+LSTM图卷积神经网络预警预测时间序列预测_哔哩哔哩_bilibili 模型图原理: 完整代码： import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torch_geometric.nn import GCNConvfrom torch.utils.data impo

gcn+tcn+transformer入侵检测

gcn gcn_out = self.gcn(A_hat, D_hat, X) 的公式实际上是图卷积网络（GCN）层的核心操作。具体来说，这一步的计算基于图卷积的基本公式： H ( l + 1 ) = σ ( D ^ − 1 / 2 A ^ D ^ − 1 / 2 H ( l ) W ( l ) ) H^{(l+1)} = \sigma\left( \hat{D}^{-1/2} \hat{A

GCN 理论解析(一)

Graph Convolutional Networks 代码详解一、神经网络1.1 什么是神经网络？1.2 激活函数的非线性之美二、卷积神经网络2.1 为什么要有卷积神经网络呢？2.1 什么是卷积神经网络呢？2.2 什么是卷积呢？2.2 稍微说下什么是池化层呢？三、图卷积神经网络3.1 为啥有图卷积操作？四、CNN的卷积的理解五、空域图神经网络5.1 GCN的空域理解总结

MindSpore实践图神经网络之GCN

GCN介绍图卷积网络（GCN）于2016年提出，旨在对图结构数据进行半监督学习。它提出了一种基于卷积神经网络有效变体的可扩展方法，可直接在图上操作。该模型在图边缘的数量上线性缩放，并学习隐藏层表示，这些表示编码了局部图结构和节点特征。 GCN（图卷积神经网络) 类似CNN（卷积神经网络），只不过CNN用于二维数据结构，GCN用于图数据结构。GCN实际上跟CNN的作用一样，就是一个特征提取器

快速了解GCN（图卷积神经网络）综述综述综述

如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）？ https://www.zhihu.com/question/54504471 推荐初学者可以先从知乎的这个问题出发，点赞最多的《从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精（fang）通（qi）》该篇文章非常详细且能够帮助初学者理解的讲述了GCN的大部分理论过程。再补充以后面几人回答的知识，便可以说对GCN有

利用GCN进行节点分类

图是信息的最佳表示方式。在一个图中，有通过边（谓之“关系”）连接起来的节点（谓之“实体”）。想一想，你的Facebook社交网络是个什么样子的：以你为中心连接上你的朋友们，他们又以不同的方式相互联系。在表格中表示这些信息的方式是有些随意（或者不好的），社交关系并不是像一排排规矩的摆在桌子上的东西，而是像下图这样的： Facebook 社交网络；金色的边你的社交关系；灰色的边是你的朋友之间的关

########全面回顾Graph深度学习，一文看尽GNN、GCN、GAE、GRNN、GRL

昨天，阿里巴巴达摩院发布2019十大技术趋势，其中就包括“超大规模图神经网络系统将赋予机器常识”：单纯的深度学习已经成熟，而结合了深度学习的图神经网络将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法处理的关系推理、可解释性等一系列问题。强大的图神经网络将会类似于由神经元等节点所形成网络的人的大脑，机器有望成为具备常识，具有理解、认知能力的AI。此前，新智元曾经报道过清华大学孙茂松教授组对

从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精（fang）通（qi）

1 什么是离散卷积？CNN中卷积发挥什么作用？了解GCN之前必须对离散卷积（或者说CNN中的卷积）有一个明确的认识：如何通俗易懂地解释卷积？这个链接的内容已经讲得很清楚了，离散卷积本质就是一种加权求和。如图1所示，CNN中的卷积本质上就是利用一个共享参数的过滤器（kernel），通过计算中心像素点以及相邻像素点的加权和来构成feature map实现空间特征的提取，当然加权系数就是卷积

图神经网络三剑客：GCN、GAT与GraphSAGE

####好好好#####GCN图文解读

文章目录图的概念学习新特征图卷积 GCN的PyTorch实现半监督分类实例结语参考我们面对的很多数据其实是图（graph），图在生活中无处不在，如社交网络，知识图谱，蛋白质结构等。在2020

论文阅读：CNN+GCN

论文名称：卷积神经网络加上图卷积神经网络的边界回归方法用于医学图像分割。期刊名称：ISSV 2019 作者：Yanda Meng Meng Wei. 作者单位：利物浦大学以及中科院宁波工业技术研究院。摘要：解剖结构的精准分割是医学图像分析的重要步骤，而边界回归的方法收到了研究者们的青睐。这种方法是从一个起点出发来进行分割任务，而不是对密集的像素点进行分类。然而，由于CNN的固有特性，使用

论文阅读： BI-GCN

paper name：BI-GCN: Boundary-Aware Input-Dependent Graph Convolution Network for Biomedical Image Segmentatation 论文名称：边界感知输入独立的图卷积网络论文地址: arxiv:2110.14775 代码：未公布摘要：分割是图像处理中的重要步骤，而卷积操作是受限于局部感受野的，所

34. BI - 美国大学生足球队的 GCN 案例

本文为「茶桁的 AI 秘籍 - BI 篇第 34 篇」文章目录美国大学生足球队 Embedding（GCN） Hi，你好。我是茶桁。在上一节课中，因为需要，我们先是回顾了一下 Graph Embedding，然后跟大家讲解了 GCN 以及其算法。虽然是推导完了，不过具体要怎么使用可能很多同学还是不太清楚，那咱们这一节课，就拿一个例子来看看具体的 GCN 该怎

ST-GCN模型详解（+openpose）

ST-GCN模型详解（+openpose）一、什么是ST-GCN呢基于骨架的动作识别（Skeleton-Based Action Recognition）主要任务是从一系列时间连续的骨骼关键点（2D/3D）中识别出正在执行的动作。因为牵涉到骨骼框架这种图结构的输入，采用GCN的方法逐渐成为了主流，并取得了不错的效果。ST-GCN是基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN（时空图卷积网络模型）

gcn代码处理出现的问题

README 版本不一致 python 2.7 PYTHON 3.7 切换 TensorFlow系统的学习使用数据集下载

图神经网络实战（7）——图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)详解与实现

图神经网络实战（7）——图卷积网络详解与实现前言1. 图卷积层2. 比较 GCN 和 GNN2.1 数据集分析2.2 实现 GCN 架构小结系列链接前言图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN) 架构由 Kipf 和 Welling 于 2017 年提出，其理念是创建一种适用于图的高效卷积神经网络 (Convolutional Ne

关于四篇GNN论文的阅读笔记PPT：包括GATNE，AM-GCN，HGSL和coGSL

关于四篇GNN论文的阅读笔记PPT：包括GATNE，AM-GCN，HGSL和coGSL 前言GATNEAM-GCNHGSLcoGSL 前言这里的PPT主要是在跟Graph Transformer一起的：【图-注意力笔记，篇章1】Graph Transformer：包括Graph Transformer 的了解与回顾且其与GNN、Transformer的关联【图-注意力笔记，

53、简述GCN、NIR、FMIR技术在脑机BCI的发展调查[什么？你咋也叫王富贵？]

最近在搞GCN处理EEG，调查了十几篇文献，总结了一些东西，和学生分享一下，此处只分享一些较为浅显的知识。如下： GCN在其他领域的应用： 1、计算机视觉：图卷积神经网络在计算机视觉中的应用包括图像分类、场景图、点云图和视觉推理等。 2、自然语言处理：序列标注等单词级任务、文本分类等句子级任务 3、生物化学：在生物化学领域,研究人员利用图卷积神经网络来研究分子化合物和蛋白质

记录一下在复现st-gcn中遇到的坑

简单记录一下复现ST-GCN时遇到的坑在搭环境时遇到的坑具体的项目链接在这：ST-GCN 我的环境： Ubuntu16.04 cuda：9.0 我的pytorch等ST-GCN的依赖是装在anaconda的沙盒环境里的，opencv、caffe和openpose是用的系统环境。经过测试，可以执行ST-GCN中的测试Demo。遇到的第一个坑是这里：要使用 conda install -r

GNN/GCN自己学习

一、图的基本组成 V：点（特征） E：边 U：图（全局特征）二、用途整合特征（embedding)，做重构三、邻接矩阵以图像为例，每个像素点周围都有邻居，用邻接矩阵表示哪些点之间有关系，邻接矩阵A是对称的，也可以不对称文本也可以做邻接矩阵：实际是2xN, (source , target)，要不然维护一个NxN太多了四、使用场景输入的格式不需要固定，是随

50、东北大学、阿尔伯塔大学：Hi-GCN从2个层次角度进行图学习，用来诊断脑部疾病[你这和MVS-GCN套娃呢？]

本文由东北大学医学图像智能计算教育部重点实验室，加拿大阿尔伯塔大学于2020年10.24日发表于<Computers in Biology and Medicine> JCR\IF: Q1\7.7 Abstract：目的:近年来，脑连接网络已被用于神经系统疾病的分类，如自闭症谱系障碍(ASD)或阿尔茨海默病(AD)。网络分析为探索脑功能缺陷与脑疾病相关的潜在结构破坏之间的关系提供了一种新的途

49、东北大学、阿尔伯塔大学：MVS-GCN多视角脑区、具有先验脑结构学习的图模型[GCN六元理论识别所有EEG！]

本文由东北大学医学图像智能计算教育部重点实验室，加拿大阿尔伯塔大学于2022年1.19日发表于<Computers in Biology and Medicine> JCR\IF: Q1\7.7 Abstract：目的:近年来，脑功能网络(FBN)已被用于神经系统疾病的分类，如自闭症谱系障碍(ASD)。由于实验对象的高度异质性和脑网络中的噪声相关性，用FBN诊断神经系统疾病是一项具有挑战性的