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,如下图所示: 多标签分类的一个重要特点就是标签是具有关联的,比如在含有sky(天空) 的图像中,极有 ...
AAAI 基于图卷积网络的文本分类 年 月 日 : : a 阅读数 文章标签:人工智能论文 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC . BY SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接: https: blog.csdn.net a article details 文本分类任务是NLP领域一个重要和经典的问题,先前的工作利用CNN进行了很多尝试,但是却鲜有使用GCN来建模。作者提出 ...
2019-09-20 10:36 0 694 推荐指数:
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,如下图所示: 多标签分类的一个重要特点就是标签是具有关联的,比如在含有sky(天空) 的图像中,极有 ...
首先说明使用的工具和环境:python3.6.8 tensorflow1.14.0 centos7.0(最好用Ubuntu) 关于环境的搭建只做简单说明,我这边是使用pip搭建了pyth ...
用卷积神经网络基于 Tensorflow 实现的中文文本分类 项目地址: https://github.com/fendouai/Chinese-Text-Classification 欢迎提问:http://tensorflow123.com/ 这个项目是基于以下项目改写 ...
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 ...
【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 ...
本文为“SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS”, 作者ThomasN.Kipf。 本文是基于谱的图卷积网络用来解决半监督学习的分类问题,输入为图的邻接矩阵A,和每一个节点的特征向量H 本问对应的代码 ...
图上的机器学习任务通常有三种类型:整图分类、节点分类和链接预测。本篇博客要实现的例子是节点分类,具体来说是用GCN对Cora数据集里的样本进行分类。 Cora数据集介绍: Cora数据集由许多机器学习领域的paper构成,这些paper被分为7个类别: Case_Based ...
关于整图分类,有篇知乎写的很好:【图分类】10分钟就学会的图分类教程,基于pytorch和dgl。下面的代码也是来者这篇知乎。 import dgl import torch from torch._C import device import torch.nn as nn import ...