图数据（0,1板块） 目录： 0、引入 1、图数据 2、图卷积神经网络综述 3、图卷积神经网络的实践 0.引入——卷积神经网络到图数据 \(\qquad\)卷积神经网络的发展极大促进了深度学习的发展，广泛应用于图像识别和自然语言处理领域，卷积神经网络几乎能做到将很多问题毕其功于一役 ...

【GCN】图卷积网络初探——基于图（Graph）的傅里叶变换和卷积 2018年11月29日 11:50:38 夏至夏至520 阅读数 5980更多 分类专栏： # MachineLearning ...

【转】GCN入门 转自：阿泽：【GNN】万字长文带你入门 GCN 这篇文章很好的介绍了： 时域、空域、频域；频域的优势 傅立叶级数、连续傅立叶变换；傅立叶变换应用 拉普拉斯算子、图拉普阿斯矩阵、拉普拉斯谱分解 图上傅立叶变换 图卷积 初代GCN 本博客 ...

首先理解一些以下： 二分类：每一张图像输出一个类别信息 多类别分类：每一张图像输出一个类别信息 多输出分类：每一张图像输出固定个类别的信息 多标签分类：每一张图像输出类别的个数不固定，如下图所 ...

以下内容来自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37091549 为什么有图卷积神经网络（引言，可跳过） 自2012年以来，深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得了巨大的成功。和传统方法相比，它好在哪里呢？ 假设有一张图，要做分类，传统方法需要手动提取 ...

本文属于图神经网络的系列文章，文章目录如下： 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph ...

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