RNN: 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入 在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursive neural network)。 RNN的结构 ...
一 图 传统的欧几里得空间数据:文本 图像 视频等 LSTM CNN可训练 非欧几里得空间数据:图结构 包含对象和关系,如社交网络 电商网络 生物网络和交通网络等 图卷积等技术可训练 欧几里得空间 也称欧式空间,二维 三维空间的一般化。将距离 长度和角度等概念转化成任意维度的坐标系。 常见的欧几里得结构化数据: D:声音,时间序列等 D:图像等 D:视频,高光谱图像等 非欧几里得空间 像社交网络 ...
2020-04-09 21:54 0 1255 推荐指数:
RNN: 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入 在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursive neural network)。 RNN的结构 ...
图神经网络小结 图神经网络小结 图神经网络分类 GCN: 由谱方法到空域方法 GCN概述 GCN的输出机制 GCN的不同方法 基于谱方法的GCN 初始 切比雪夫K ...
2020必火的图神经网络(GNN)是什么?有什么用? 2020-02-20阅读 2090 导读:近年来,作为一项新兴的图数据学习技术,图神经网络(GNN)受到了非常广泛的关注。2018年年末,发生了一件十分 ...
part1/经典款论文 1. KDD 2016,Node2vec 经典必读第一篇,平衡同质性和结构性 《node2vec: Scalable Feature Learning for Networ ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/75307407 本篇文章是我在2019年8月阅读完论文“Wu, Zonghan , et al. "A Comprehensive Sur ...
图神经网络 先导概念 传统机器学习与图神经网络的关系 传统机器学习数据类型:矩阵、张量、序列、时间序列;但是现实生活中的数据更多是图的结构; 现实的数据可以转化为图的形式(包括传统机器学习数据),图机器学习问题可概括为节点分类问题,边预测问题 传统机器学习技术假设样本独立同分 ...
图神经网络 node embedding 回顾了之前node2vec的例子以及深度学习卷积的一些基础 浅层encoder的局限性: 参数数量O(v):节点间没有共享参数,每个节点有自己的embedding 不能表征未见过的节点 没有综合考虑节点特征 ...
问一问近几年来逆势而上的技术有什么?相信你一定会说出来一个:图神经网络。 图神经网络将会在人工智能的各个领域起着非常重要的作用,虽然目前还没有完全成为各大顶会的焦点,但不可否认,它将会。因为相对于一般的神经网络,图神经网络解决了一个很关键的问题,就是object跟object之间的关系 ...