GNN后门攻击ASR计算公式

很抱歉，根据提供的引用内容，没有提到GNN后门攻击ASR计算公式。但是，引用中提到了GNN后门攻击的一些基本概念和实验设置，可以简单介绍一下：
GNN后门攻击是指在GNN模型中注入后门，使得攻击者可以通过触发器控制新节点的预测结果，从而达到攻击的目的。攻击者需要接触到图G和后面的分类器，并且要使得子图gt的周围的K-hop的结点都被分类错误到指定的类别yt。其中的K是GNN的层数。
ASR计算公式是指自动语音识别的计算公式，与GNN后门攻击无关。如果您有其他问题，可以继续提出。

相关问题

GNN对于输入输出的公式

GNN（图神经网络）的输入和输出通常与传统神经网络有所不同，因为它们是用于处理图数据的。以下是常见的输入输出公式：

输入：
- 节点特征矩阵 X （N x F），其中 N 是节点数，F 是每个节点的特征维度。
- 边的邻接矩阵 A （N x N），其中 A_ij 表示节点 i 和 j 是否相连。

输出：
- 节点表示矩阵 Z （N x D），其中 D 是节点的嵌入维度。

GNN 的计算通常是基于节点的邻居关系进行的，可以使用以下公式：

$$
h_{i}^{(l)} = \sigma\left(\sum_{j \in N_i} \frac{1}{c_{i,j}}W^{(l)}h_j^{(l-1)}\right)
$$

其中 $h_i^{(l)}$ 表示第 $l$ 层中节点 $i$ 的表征，$N_i$ 表示节点 $i$ 的邻居节点集合，$W^{(l)}$ 是第 $l$ 层的权重矩阵，$\sigma$ 是激活函数，$c_{i,j}$ 是归一化常数，可以使用度数或其他方法计算。在最终一层，$h_i^{(L)}$ 通常被作为节点表示 $z_i$。

vision gnn

视觉图神经网络（Vision GNN）是一种应用于计算机视觉任务的图神经网络（Graph Neural Network）。传统的计算机视觉任务通常将图像表示为像素网格，而视觉GNN则将图像表示为图结构，其中每个节点表示一个图像区域或特征，节点之间的边表示它们之间的关系。

视觉GNN的一个主要优势是能够捕捉到图像中复杂的局部和全局结构。它可以通过在图中传播信息来融合不同区域的特征，并通过节点之间的连接来建模它们之间的关系。这种能力使得视觉GNN在许多计算机视觉任务中具有很好的性能，如目标检测、分割、姿态估计等。

视觉GNN的基本结构与传统的图神经网络类似，包括节点特征的更新和图结构的更新。节点特征的更新通常通过聚合邻居节点的信息来获得，而图结构的更新可以使用图卷积操作或其他类型的图神经网络层来实现。

总之，视觉GNN是一种强大的计算机视觉模型，能够通过对图像的图结构进行建模来提取丰富的特征并解决各种视觉任务。