何时能懂你的心——图卷积神经网络（GCN）

英子李 · 发表于 2023-3-4 07:36:03

作者你好！你在文章的后面讨论了gcn的点滴，说得很漂亮！我有一个问题，就是当a不知道的时候，gcn怎么用啊？比如我还是对这篇文章中所说的文本进行半监督分类的话。不知道你有什么意见和看法呢？蟹蟹(*°∀°)=3

永知 · 发表于 2023-3-4 07:36:40

gcn就是针对图数据来做的，而没有A矩阵的话就相当于没有图了，要么构造一个图出来，要么就没法用gcn

时间无限空间无限 · 发表于 2023-3-4 07:37:15

可以的哈。我安利一篇我们最新的工作[微笑]： Low-rank random tensor for bilinear pooling.
我们证明了只要随机分布满足一些条件，是能够近似某些函数映射的。

完颜宗翰 · 发表于 2023-3-4 07:38:10

总觉得那个例子其实没有说服力因为原图各种颜色的节点就是相对分开的，所以随机初始化后映射的向量也比较容易保持原图性质。如果原图各种颜色连接的时候混合的很均匀，不可能有这样效果

杰傲不逊 · 发表于 2023-3-4 07:38:18

原图没有分开，原图也没有任何的特征可以哪来区分不同节点。
那里的第一个图就是经过GCN提取之后聚类的结果。

绵雨 · 发表于 2023-3-4 07:39:13

大佬大佬！

小莉啊 · 发表于 2023-3-4 07:39:43

谢谢

百補园的张和 · 发表于 2023-3-4 07:39:59

可以可以

空仓静定 · 发表于 2023-3-4 07:40:53

题主说把损失函数改变下即可做图分类，但是图分类则要输入不同的图，它们的X和A矩阵都不一样，甚至大小都不一样，那又怎么确定神经网络架构呢

日月无影 · 发表于 2023-3-4 07:41:37

想请问一下，对于节点个数不同的图来说，也就是文中所述的N不同，怎么来做graph classification 呢？

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