PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
最新发表于PNAS的研究,研究者通过实验观察到的“传导性”双重下降现象,使用统计物理学和随机矩阵理论的分析工具,精确地描述了在上下文随机块模型上,简单图卷积网络的泛化。研究结果揭示了在同质性与异质性数据上学习的细微差别,并预测了图网络中存在双重下降的现象。通过分析图噪声、特征噪声和训练标签数量之间的相互作...
中南大学团队发布 AdaDR,基于自适应图卷积网络进行药物重定位
该研究提出了一种名为AdaDR的自适应GCN方法,通过深度集成节点特征和拓扑结构来进行药物重定位。与传统的图卷积网络不同,AdaDR通过自适应图卷积操作来模拟它们之间的交互信息,从而增强了模型的表达能力。具体而言,AdaDR同时从节点特征和拓扑结构中提取嵌入,并利用注意力机制(attentionmechanism)学习嵌入...
非线性图卷积网络在图像分类中的效果评估
在图像分类任务中,传统的卷积神经网络通常将图像看作是一个二维网格结构,而非线性图卷积网络则能够更好地处理图像之间的像素关系。通过在图像表示的基础上引入图卷积操作,非线性图卷积网络可以有效地提取图像中的结构信息,从而改善分类性能。三、效果评估实验设计为了评估非线性图卷积网络在图像分类中的效果,我们设计...
...微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于融合图卷积网络的图像融合点云...
资料显示,WIMI微美全息研究的基于融合图卷积网络的图像融合点云语义分割技术是一种创新的解决方案,它能够更有效地利用图像和点云等多模态数据,提高语义分割的准确性和效率,有望推动机器视觉、人工智能、摄影测量、遥感等多个领域的发展,为未来的语义分割研究提供新的思路和方法。基于融合图卷积网络的图像融合点云语义...
Nat. Commun.速递:深度学习识别病理图像中的细胞空间组织
组织成像技术的最新进展促进了生理和病理环境中各种细胞类型的可视化和识别。尽管出现了细胞-细胞相互作用研究,但仍缺乏评估单样本空间相互作用的方法。本研究介绍了Ceograph,这是一种基于细胞空间组织的图卷积网络,旨在分析病理图像中的细胞空间组织(例如,细胞的空间分布、形态、邻近性和相互作用)。
关于异构动态图卷积网络(HetDGCN)的探讨
总之,异构动态图卷积网络(HetDGCN)是一种创新的图神经网络模型,用于处理异构动态图数据(www.e993.com)2024年7月28日。通过结合异构性和动态性的信息,HetDGCN能够更好地对复杂的图数据进行建模和分析。未来,HetDGCN有望在社交网络、推荐系统、生物信息学等领域发挥重要作用,并为处理异构动态图数据的研究提供新的思路和方法。
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
图学习(GraphLearning)是一种研究和应用图结构数据的机器学习方法。在图学习中,数据被表征为由节点和边组成的图形,其中节点表示实体或对象,边表示它们之间的关系或连接。因此图学习特别适用于复杂系统的多尺度分析、建模与仿真研究,揭示复杂系统中的模式、规律和动态变化。图学习常用的技术包括图卷积网络、图注意力网络...
理解图傅里叶变换和图卷积
卷积运算类似于傅里叶域中变换后的信号的逐元乘法。利用卷积定理可以推导图卷积的一个间接定义:对图形信号进行傅里叶变换。将变换后的信号与一个可学习的权重向量相乘。对元素积进行傅里叶反变换,得到图卷积的输出。图卷积的公式现在可以表述如下:
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
我们先来看看卷积层,卷积层提取局部特征的过程,和人类视觉的提取特征类似,如下图所示:图中的黄色部分是一个滤波器(Filter),我们称它为“卷积核”,它是一个小的矩阵。卷积核通过滑动窗口的方式在输入数据上进行卷积操作,卷积核的每个元素与输入数据对应位置的元素相乘,然后将所有乘积结果相加,得到卷积操作的输出结...
聊聊图卷积神经网络的概念和原理
GCN中的核心操作就是图卷积。它类似于传统卷积神经网络中的卷积操作,但在图中有所不同。在传统卷积中,卷积核是固定的,而在GCN中,卷积核的权重会根据图的结构动态地进行调整。这意味着每个节点的卷积核都是独一无二的,反映了节点在图中的角色和关系。