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[算法与编程] 想问一下这个是不是图卷积神经网络的计算图

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x是feature matrix 维度2000*1500,a是D^-0.5 A D^0.5  维度2000*2000  ,w是权重矩阵 1500*10(10个神经元)
a矩阵乘以x矩阵乘以w矩阵=结果矩阵,然后relu活化函数作用在结果矩阵上,剩下的是loss操作。
w是可以自动被微分的

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发表于 Post on 2022-7-28 14:40:41 | 只看该作者 Only view this author
虽然不知道这个是否等价于图卷积神经网络的一层,但是它肯定不等价于图卷积神经网络整体,因为卷积神经网络一般不会只有一层,也就是一般不会只有一个relu
Zikuan Wang
山东大学光学高等研究中心 研究员
BDF(https://bdf-manual.readthedocs.io/zh_CN/latest/Introduction.html)、ORCA(https://orcaforum.kofo.mpg.de/index.php)开发团队成员
Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=XW6C6eQAAAAJ
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4540-8734
主页:http://www.qitcs.qd.sdu.edu.cn/info/1133/1776.htm
GitHub:https://github.com/wzkchem5
本团队长期招收研究生,有意者可私信联系

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 楼主 Author| 发表于 Post on 2022-7-28 15:42:21 | 只看该作者 Only view this author
wzkchem5 发表于 2022-7-28 14:40
虽然不知道这个是否等价于图卷积神经网络的一层,但是它肯定不等价于图卷积神经网络整体,因为卷积神经网络 ...

对,我这里只是写了一层,在pytorch中,edge矩阵和feture矩阵有消息传递,聚类啥啥的,在我看来不就是一个edge矩阵乘以feture矩阵吗,虽然原理上有什么傅里叶变换,卷积什么的,但是从结果上来看真的不复杂啊。。为啥要搞这么多名词。而且它在数学结果上也没有使用到卷积,跟图片的卷积完全是两回事

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