Graph Embedding学习笔记(3):Graph Convolution Networks

2018-09-23
阅读 3 分钟
12.6k
从Graph的视角看CNN,上图左右两个部分是等价的。左子图每个网格的通道,对应右子图每个节点的一个属性,左子图卷积核的参数相当于右子图边的权重。所谓3x3卷积就是右子图9个节点属性的加权平均(注意右子图中中间节点自己指向自己的边)。

Graph Embedding学习笔记(2):Laplacian Eigenmaps

2018-09-22
阅读 1 分钟
5.6k
M. Belkin and P. Niyogi, “Laplacian eigenmaps and spectraltechniques for embedding and clustering,” in NIPS, vol. 14, no. 14,2001, pp. 585–591

Graph Embedding学习笔记(1):Locally Linear Embedding (LLE)

2018-09-22
阅读 7 分钟
7.5k
Roweis, Sam T. and Laurence K. Saul (2000). “Nonlinear DimensionalityReduction by Locally Linear Embedding.” Science, 290: 2323–2326.doi:10.1126/science.290.5500.2323.