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

已于 2025-03-17 16:25:39 修改
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分类专栏： 图神经网络从入门到项目实战 文章标签： 图神经网络 神经网络 pytorch
于 2024-04-03 07:24:39 首次发布
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本文详细介绍了图卷积网络（GCN）的概念，探讨了GCN相对于传统GNN的优势，并通过PyTorch实现了一个GCN模型。在Cora和Facebook Page-Page数据集上，GCN模型的表现优于原始GNN，证明了GCN在处理节点度分布不均的数据集时的有效性。

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图神经网络实战（7）——图卷积网络详解与实现

0. 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 Neural Networks, CNN)。更准确地说，它是图信号处理中图卷积操作的近似，由于其易用性，GCN 已成为最受欢迎的图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 之一，是处理图数据时创建基线模型的首选架构。
在本节中，我们将讨论 Vanilla GNN 架构的局限性，这有助于我们理解 GCN 的核心思想。并详细介绍 GCN 的工作原理，解释为什么 GCN 比 Vanilla GNN 性能更好

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图神经网络实战（1）——图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)基础
盼小辉丶的博客
01-02 11万+
本节全面介绍了图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) ，包括其在数据分析和机器学习中的重要性。首先探讨了图作为数据表示的相关概念及其在各个领域的广泛应用；然后深入探讨图学习的重要性，包括不同的应用和技术。最后，重点介绍了 GNN 架构，并对比了它与其他方法之间的原理和性能差异。
【深度学习】最强算法之：图卷积网络（GCN）
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04-11 2984
掌握了GNN， 就不得不掌握GCN
图卷积网络（GCN）全解析
hello.reader
12-25 1万+
图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）是一类专门用于处理图数据的神经网络模型。它将图的拓扑结构与节点特征结合起来，通过图卷积操作来提取节点之间的关系和特征信息。相比传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），GCN能够直接在不规则的图结构上运行，而无需将其转换为规则的网格数据。在深入了解图神经网络（Graph Neural Network, GNN）之前，需要理解图的基础知识。
关于图卷积
最新发布
qq_45670407的博客
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关于深度学习中的图卷积
深度学习算法中的 图卷积网络（Graph Convolutional Networks）
牛肉胡辣汤
09-21 2079
通过将用户和物品表示为图的节点，并利用图卷积网络进行特征提取和分类，可以更好地捕捉用户和物品之间的复杂关系。图卷积网络的核心思想是利用邻接矩阵来描述图的拓扑结构，通过多层的图卷积操作，逐渐传播和聚合节点的信息。在每一层的图卷积操作中，通过考虑节点的邻居节点和它们之间的边的权重，将节点的特征进行更新和聚合。然而，近年来，一种新的深度学习算法——图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）逐渐崭露头角，成为了处理图数据的一种重要工具。然后，创建了一个图卷积网络模型实例​。
【学习笔记】图卷积网络（概述）
weixin_46287760的博客
01-26 3288
本文将首先对图神经网络的常见应用场景进行列举，然后针对图神经网络的原理进行详细阐述。
图卷积网络（GCN）
sinat_41942180的博客
01-23 3842
这是在GCN领域最经典的论文之一。我们可以根据这个GCN的图看到，一个拥有C个input channel的graph作为输入，经过中间的hidden layers，得到F个 output channel的输出。（注意本文讲的图都特指无向无权重的图。论文中采用的函数如下：刚开始看的时候，都会被吓到！这个函数未免也太抽象了。但是我们先了解一下它在起的作用，然后再从头一步一步引出这个公式，以及为什么它起到了这些作用。
图卷积神经网络(GCN)实战
Quiet_han的博客
07-19 4721
文章目录前言一、准备工作二、代码演示 前言 本篇文章的资料和代码来自深度之眼，自己学习的笔记。建议自己把论文好好看看，在理解论文的前提之下再来看这篇文章，因为代码中有一些公式的实现是和论文一一对应的。代码部分是有详细的注释，每一行都有解释，对应论文方便理解。 一、准备工作 论文：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS （基于图卷积网络的半监督分类） 数据集：Cora 该数据集由2708篇论文，以及它们之间的引用关系构成
Graph Convolutional Network (GCN) 图卷积网络
酒酿小圆子呀～
07-03 8667
基本原理： 强烈推荐： 从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精（fang）通（qi） 主要内容：CNN，拉普拉斯矩阵，Graph上的傅里叶变换及卷积，Graph Convolution 第一代GCN 第二代GCN 第三代GCN 利用切比雪夫多项式来进行近似，降低前向传播高复杂度的问题。 Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 一文中的GCN形式，其实是二阶Chebyshev多项式推导出的特例。 参考博客
图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCN)详细介绍
强化学习曾小健
02-23 3456
Worldora-于 2021-02-17 10:50:40 发布分类专栏：机器学习笔记版权​编辑机器学习笔记专栏收录该内容4 篇文章8 订阅订阅专栏本文翻译自博客。在这篇博文中会为大家详细地介绍目前使用广泛的图神经网络——图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCN)的相关知识。首先将带领大家直觉上感受其工作原理，然后再介绍更深层的数学原理。
图卷积网络（Graph Convolution Network，GCN）
weixin_44458771的博客
02-16 1万+
在图神经网络出现之前，一般的神经网络只能对常规的欧式数据进行处理，其特点就是节点有固定的排列规则和顺序，如２维网格和１维序列。近几年来，将深度学习应用到处理和图结构数据相关的任务中越来越受到人们的关注。图神经网络的出现使其在上述任务中取得了重大突破，比如在社交网络、自然语言处理、计算机视觉甚至生命科学等领域得到了非常广泛的应用。图神经网络可以把实际问题看作图中节点之间的连接和消息传播问题，对节点之间的依赖关系进行建模，从而能够很好地处理图结构数据。
图神经网络实战（12）——图同构网络(Graph Isomorphism Network, GIN)
盼小辉丶的博客
06-06 6533
图同构网络 (Graph Isomorphism Network, GIN) 架构受 WL 测试启发而设计的，其表达能力与 WL 测试相近，因此在严格意义上比 GCN、GAT 或 GraphSAGE 更具表达能力。在本节中，将这一架构用于图分类任务，介绍了将节点嵌入融合到图嵌入中的不同方法，GIN 通过连接求和运算符和每个 GIN 层产生图嵌入，其性能明显优于通过 GCN 层获得的经典全局均值池化。最后，我们将两个模型的预测结果进行简单的集成，从而进一步提高了准确率。
图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)
盼小辉丶的博客
04-22 1万+
图注意力网络 (Graph Attention Networks, GAT) 是对图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN) 的改进，提出了一种通过自注意力 (self-attention) 过程计算的加权因子，而不是使用静态的归一化系数。在本节中，我们介绍了 GAT 架构。通过从线性变换到多头注意力的四个主要步骤，了解了 GAT 的工作原理，并在 NumPy 中从零开始构建了 GAT 层。最后，将 GAT 模型应用于 Cora 和 CiteSeer 数据集。
图神经网络实战（6）——使用PyTorch构建图神经网络
盼小辉丶的博客
03-28 1万+
图数据集通常比简单的连接集合更加丰富，因为节点和边可以具有表示分数、颜色、单词等特征。包含这些额外信息在输入数据中对于生成最佳嵌入至关重要。在本节中，我们将使用 Cora 和 Facebook Page-Page 数据集，首先将它们视为表格数据集，观察香草神经网络在节点特征上的表现如何。然后，尝试在神经网络中加入拓扑信息，实现图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 架构：一个同时考虑节点特征和边的简单模型。最后，我们将比较两种架构的性能。
详解图卷积网络
ichont的博客
03-25 1173
GCN/RGCN介绍
图卷积神经网络-GCN
qq_74722169的博客
12-18 7203
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等。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，图数据有一个很明显的特征，相邻或相近的节点存在一定的空间依赖关系，这种关系传统神经网络很难捕获，为此，图神经网络应运而出。一次聚合更新操作代表GCN的一层。层数是节点特征可以行进的最远距离。例如，使用 1 层 GCN，每个节点只能从其邻居那里获取信息。收集信息过程独立进行，所有节点同时进行。
图卷积神经网络GCN与图神经网络GNN
zhu_xian_gang的博客
10-23 1万+
GCN既可以进行直推式学习也可以进行归纳式学习，而传统的比如基于随机游走的方法、基于矩阵分解的方法、标签传播的只能进行直推式，但是直推式的缺点显而易见，直推式无法泛化到新结点，需要重新采样随机游走序列，优化更新所有节点的嵌入向量。然而归纳式学习可以泛化到新节点，也可进行迁移式学习，如GAT、GIN等图神经网络方法（通过计算图的范式，得到结构上的相似，比如，地理上的远隔）。
图卷积神经网络（GCN）
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Sky_小天
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图卷积神经网络（GCN）的初级认识
gcn 图卷积神经网络
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GCN（Graph Convolutional Network）是一种基于图卷积操作的神经网络模型，用于处理图数据。GCN可以将图中的节点和边映射到低维空间，从而提取出节点之间的关系和图的特征，进而应用于图分类、节点分类、链接预测等任务。 GCN的核心是图卷积操作，它与传统的卷积操作类似，但却不同。传统的卷积操作是在欧式空间中进行的，而图卷积操作是在非欧式空间中进行的。图卷积操作将每个节点的特征向量与其邻居节点的特征向量进行卷积运算，从而得到新的节点特征向量。这样，每个节点就可以利用邻居节点的信息进行更新，从而得到更加丰富的特征表示。 GCN的优点在于它可以处理任意类型的图数据，并且不需要手动提取特征。因此，GCN在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域具有广泛的应用前景。
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