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这其实是我写的周报，分享一下。有兴趣可以联系我，我目前电子科大大三在读。1.三篇论文之间联系第一篇论文给出了图卷积的一种实现方法，第二篇论文是继承与发展，从内推到外推，从矩阵到逐个节点，聚类函数也…
回顾频谱图卷积的经典工作：从ChebNet到GCN从2018年起，图神经网络(GNN)开始受到了额外的关注，成为了一个新的热点。在2019年CVPR所有录用的论文中，关键字graph出现的次数就从2018年的15次增长到了45次，增长态势凶猛。其中许…
作者：郭必扬2019.6.25GCN问世已经有几年了（2016年就诞生了），但是这两年尤为火爆。本人愚钝，一直没能搞懂这个GCN为何物，最开始是看清华写的一篇三四十页的综述，读了几页就没读了；后来直接拜读GCN的开山之…
注意，内存需求直接限制了算法的可扩展性，后两个因素结合决定了训练速度。在接下来的讨论中，用N表示图中的节点数，F表示embedding的维度，L表示网络成熟，来分析经典的GCN训练算法。全批次梯度下降是在第一篇GCN论文中提出的。
Kipf此次公布的博士论文有178页，是他博士四年在图神经网络领域研究的一次深度汇总，不仅讨论了图卷积网络，还有图自编码器、结构化世界模型...
作为GNN的重要分支之一，很多同学可能对它还是一知半解。PinSAGE（PinSage:第一个基于GCN的工业级推荐系统）为GCN落地提供了实践经验，而本文是PinSAGE的理论基础，同样出自斯坦福，是GCN非常经典和实用的论文。
原论文中给出了完整的从谱卷积到GCN的一步步推导，我是看不下去的，大家有兴趣可以自行阅读。四、GCN有多牛在看了上面的公式以及训练方法之后，我并没有觉得GCN有多么特别，无非就是一个设计巧妙的公式嘛，也许我不用这么复杂的公式，多加一点训练数据或者把模型做深，也可能达到媲…
part1/经典款论文1.KDD2016，Node2vec经典必读第一篇，平衡同质性和结构性《node2vec:ScalableFeatureLearningforNetworks》2.WWW2015，LINE1阶+2阶相似度《Line:Large-scaleinformationnetworkembedding》3.KDD2016，SDNE多层自4.
BERT4GCN论文阅读笔记.标题：BERT4GCN:UsingBERTIntermediateLayerstoAugmentGCNforAspect-basedSentimentClassification.摘要：基于图的方面情感分类(ABSC)方法已经取得了最先进的结果，特别是配合从预训练语言模型(PLMs)得到的上下文词嵌入使用。.然而，它们忽略了上下文…
这其实是我写的周报，分享一下。有兴趣可以联系我，我目前电子科大大三在读。1.三篇论文之间联系第一篇论文给出了图卷积的一种实现方法，第二篇论文是继承与发展，从内推到外推，从矩阵到逐个节点，聚类函数也…
回顾频谱图卷积的经典工作：从ChebNet到GCN从2018年起，图神经网络(GNN)开始受到了额外的关注，成为了一个新的热点。在2019年CVPR所有录用的论文中，关键字graph出现的次数就从2018年的15次增长到了45次，增长态势凶猛。其中许…
作者：郭必扬2019.6.25GCN问世已经有几年了（2016年就诞生了），但是这两年尤为火爆。本人愚钝，一直没能搞懂这个GCN为何物，最开始是看清华写的一篇三四十页的综述，读了几页就没读了；后来直接拜读GCN的开山之…
注意，内存需求直接限制了算法的可扩展性，后两个因素结合决定了训练速度。在接下来的讨论中，用N表示图中的节点数，F表示embedding的维度，L表示网络成熟，来分析经典的GCN训练算法。全批次梯度下降是在第一篇GCN论文中提出的。
Kipf此次公布的博士论文有178页，是他博士四年在图神经网络领域研究的一次深度汇总，不仅讨论了图卷积网络，还有图自编码器、结构化世界模型...
作为GNN的重要分支之一，很多同学可能对它还是一知半解。PinSAGE（PinSage:第一个基于GCN的工业级推荐系统）为GCN落地提供了实践经验，而本文是PinSAGE的理论基础，同样出自斯坦福，是GCN非常经典和实用的论文。
原论文中给出了完整的从谱卷积到GCN的一步步推导，我是看不下去的，大家有兴趣可以自行阅读。四、GCN有多牛在看了上面的公式以及训练方法之后，我并没有觉得GCN有多么特别，无非就是一个设计巧妙的公式嘛，也许我不用这么复杂的公式，多加一点训练数据或者把模型做深，也可能达到媲…
part1/经典款论文1.KDD2016，Node2vec经典必读第一篇，平衡同质性和结构性《node2vec:ScalableFeatureLearningforNetworks》2.WWW2015，LINE1阶+2阶相似度《Line:Large-scaleinformationnetworkembedding》3.KDD2016，SDNE多层自4.
BERT4GCN论文阅读笔记.标题：BERT4GCN:UsingBERTIntermediateLayerstoAugmentGCNforAspect-basedSentimentClassification.摘要：基于图的方面情感分类(ABSC)方法已经取得了最先进的结果，特别是配合从预训练语言模型(PLMs)得到的上下文词嵌入使用。.然而，它们忽略了上下文…
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