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图卷积

时间:2018-07-09 22:02:35      阅读:551      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:-o   ssis   一个   org   network   bsp   输出   ram   block   

原文:http://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/

 

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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ZN*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

 

图卷积

标签:-o   ssis   一个   org   network   bsp   输出   ram   block   

原文地址:https://www.cnblogs.com/skykill/p/9286273.html

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