> ML_ALGORITHM // GRAPH-CONVOLUTIONAL-NETWORKS-GCN_v1.0

Çizge Konvolüsyonel Ağları (GCN)

Normalize edilmiş simetrik Laplace matrisi aracılığıyla doğrudan komşuluklardan özellik bilgilerini toplayan temel çizge sinir ağı.

Spectral & Spatial Graph Neural Networksgraph-relationalmoderate-posthocsmall (<1k)

Hesaplama Karmaşıklığı

Eğitim (Training):O(|E| * d + |V| * d^2)

Çıkarım (Inference):O(|E| * d)

Donanım Karakteristiği

CPU Uygunluğu:Evet

GPU Zorunluluğu:Evet

Bellek Ayak İzi:moderate

Açıklanabilirlik ve Veri

Açıklanabilirlik Düzeyi:moderate-posthoc

Eğitim Verisi İhtiyacı:small (<1k)

Düğüm gömmeleri normalize edilmiş komşu özelliklerinin açık doğrusal kombinasyonlarıdır.

Uygun Görevler:

node classificationgraph classificationlink prediction

Desteklenen Modaliteler:

graphtabular

torch-geometric

Deep Graph Library (DGL)DMLC / AWS / NYU · v2.2.1

Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks (GCN)Thomas N. Kipf, Max Welling (2016) · International Conference on Learning Representations (ICLR)

Sık Karşılaşılan Hatalar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

Aşırı pürüzsüzleştirme (over-smoothing): 3-4 GCN katmanından fazla eklemek tüm düğüm temsillerinin aynı tekdüze vektörlere yakınsamasına neden olur
Bağlı düğümlerin zıt etiketlere sahip olduğu heterofilik çizgelerde başarısız olur