GCN的定义 下面内容参考kipf博客,个人认为是告诉你从直觉上,我们怎么得到GCN图上的定义(而前面的大幅推导是从理论上一步一步来的,也就是说可以用来佐证我们的直觉) 我们的网络输入是\(\ma ...
Kipf, Thomas N., and Max Welling. Semi supervised classification with graph convolutional networks. arXiv preprint arXiv: . . 作者对Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Fi ...
2017-05-02 19:58 0 1623 推荐指数:
GCN的定义 下面内容参考kipf博客,个人认为是告诉你从直觉上,我们怎么得到GCN图上的定义(而前面的大幅推导是从理论上一步一步来的,也就是说可以用来佐证我们的直觉) 我们的网络输入是\(\ma ...
背景简介 GCN的提出是为了处理非结构化数据(相对于image像素点而言)。CNN处理规则矩形的网格像素点已经十分成熟,其最大的特点就是利用卷积进行①参数共享②局部连接,如下图: 那么类比到非结构数据图(graph),CNN能直接对非结构数据进行同样类似的操作吗?如果不能,我们又该采用 ...
Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2018-01-16 22:33:36 1. 文章主要思想: 2. 代码实现(Pytorch):https://github.com ...
SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS Thomas N. Kipf、MaxWelling Published as a conference paper at ICLR 2017 论文 ...
Paper Information Titlel:《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》Authors:Thomas Kipf, M. WellingSource:2016, ICLRPaper ...
Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks 引言:本文将产生式对抗网络(GAN)拓展到半监督学习,通过强制判别器来输出类别标签。我们在一个数据集上训练一个产生式模型 G 以及 一个判别器 D,输入 ...
模型搞到这时候,就是要以不断提升泛化力和鲁棒性,当今两个主流的方法是(1)知识蒸馏;(2)对抗学习 本节主要说对抗训练,它是一种能够有效提高模型鲁棒性和泛化能力的训练手段,基本原理:在 ...
这篇文章的主要贡献点在于: 1.实验证明仅仅利用图像整体的弱标签很难训练出很好的分割模型; 2.可以利用bounding box来进行训练,并且得到了较好的结果,这样可以代替用pixel-leve ...