本文內(nèi)容來自學(xué)習(xí)終于有人總結(jié)了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)心得
1. 單層GCN網(wǎng)絡(luò):
%7C%7D%20%5Csum_%7Bu%20%5Cin%20%5Cmathcal%7BN%7D(v)%7D%20W%20x_u%2Bb%5Cright)%2C%20%5Cquad%20%5Cforall%20v%20%5Cin%20%5Cmathcal%7BV%7D)
-
表示神經(jīng)元或節(jié)點(diǎn) 
的輸出或激活灰瞻。
-
是應(yīng)用于其參數(shù)內(nèi)部的激活函數(shù)旁赊。
-
%7D)
表示節(jié)點(diǎn) 的相鄰節(jié)點(diǎn)或神經(jīng)元的集合
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是集合 的一個(gè)元素，這意味著它代表節(jié)點(diǎn) 的一個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)茶敏。
-
代表權(quán)重矩陣套硼。
-
代表相鄰節(jié)點(diǎn) 的輸出或激活。
-
是偏置項(xiàng)。
分解過程
對(duì)于節(jié)點(diǎn) 的每個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn) , 使用權(quán)重矩陣 計(jì)算 
的加權(quán)和寺庄。
%7D%20W%20x_u)
將偏置項(xiàng) 加入到加權(quán)和中。
%7D%20W%20x_u%20%2B%20b)
通過將加權(quán)和除以相鄰節(jié)點(diǎn)數(shù) %7C%7D)
來計(jì)算步驟2的結(jié)果的平均值力崇。
%7C%7D%20%5Csum_%7Bu%20%5Cin%20%5Cmathcal%7BN%7D(v)%7D%20W%20x_u%2Bb)
4.對(duì)步驟3的結(jié)果應(yīng)用激活函數(shù) 以獲取最終輸出 斗塘。
%7C%7D%20%5Csum_%7Bu%20%5Cin%20%5Cmathcal%7BN%7D(v)%7D%20W%20x_u%2Bb%5Cright))
舉例步驟1
假設(shè)我們有一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中節(jié)點(diǎn) 有三個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)
亮靴，
和 
馍盟。
它們的自身特征值分別是 
， 
和 
茧吊。
它們對(duì)應(yīng)的權(quán)重居中 分別是 
贞岭， 
和 
。
