GNN 系列:Graph 基础知识介绍

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GNN 系列:Graph 基础知识介绍

初商 2019-08-03 20:03:20 浏览486
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导读:

图卷积神经网络(Graph Convolutional Network)作为最近几年兴起的一种基于图结构的广义神经网络结构,因为其独特的计算能力,而受到广泛学者的关注与研究。传统深度学习模型 LSTM 和 CNN 在欧几里得空间数据(语言,图像,视频等)上取得了不错的成绩,但是在对非欧几里得空间数据(eg:社交网络、信息网络等)进行处理上却存在一定的局限性。针对该问题,研究者们引入了图论中抽象意义上的图(Graph)来表示非欧几里得结构化数据。并利用图卷积网络对来图(Graph)数据进行处理,以深入发掘其特征和规律。本文首先分别介绍了欧几里得结构化数据和非欧几里得结构化数据特点;然后,针对非欧几里得结构化数据的表示问题,引入了图论中抽象意义上的图(Graph)概念,并对图(Graph)中一些表示形式进行介绍;最后,通过一个简


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