图神经网络七日打卡营 Day 01 什么是非欧空间

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2022-12-25 01:48 128阅读 0赞

都说 图神经网络是 基于 非欧空间 数据的 学习，那什么是 非欧空间呢？答案：欧式空间可以理解为一个排列组合完整的方阵，非欧式空间理解为解散了的方阵。

在过去的十年中，神经网络取得了巨大的成功。

但是，**只能使用常规或欧几里得数据来实现神经网络的早期变体**，而**现实世界**中的**许多数据**具有**非欧几里得**的底层图形结构。(**[一类就是图，另一类叫流型，统称为非欧几里得结构。][Link 1]**)

数据结构的不规则性**导致了图神经网络的最新发展**。(为什么普通CNN无法处理图结构化数据) [https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/1128245420][https_www.zhihu.com_question_54504471_answer_1128245420]

![为什么需要GNN来处理图结构数据][GNN]为什么普通CNN无法处理图结构化数据

在过去的几年中，正在开发图神经网络的不同变体，其中图卷积网络（GCN）是其中之一。GCN也被视为基本的Graph Neural Networks变体之一。

引用下面这篇文章。

[为了使卷积核的形状是数据驱动的，也就是说对不同的数据可以自适应的产生专门的卷积核，去做一个局部的聚合操作，于是就有了可变性卷积。][Link 2]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkwMTUxOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

如上图所示，传统的卷积是在一个规则的格子上做一个局部的聚合，而可变性卷积相当于在一个不规则的格子上做一个聚合，其中箭头表示格子的一个偏移量，这个偏移量是通过数据驱动学习的。

### 3.回顾 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkwMTUxOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

![å¨è¿éæå¥å¾çæè¿°][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkwMTUxOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

[Link 1]: https://blog.csdn.net/zw0Pi8G5C1x/article/details/105648413?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.control&dist_request_id=6d3e6931-a6fa-4ddb-bd1a-c6d113bc8336&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.control
[https_www.zhihu.com_question_54504471_answer_1128245420]: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/1128245420
[GNN]: /images/20221120/56182d385f78433ba78a3305dec0c465.png
[Link 2]: https://blog.csdn.net/weixin_45901519/article/details/105934185
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkwMTUxOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221120/ca86e33b81ab4d25966dee0648d3925f.png
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