圖數據(0,1板塊) 目錄: 0、引入 1、圖數據 2、圖卷積神經網絡綜述 3、圖卷積神經網絡的實踐 0.引入——卷積神經網絡到圖數據 \(\qquad\)卷積神經網絡的發展極大促進了深度學習的發展,廣泛應用於圖像識別和自然語言處理領域,卷積神經網絡幾乎能做到將很多問題畢其功於一役 ...
基於卷積神經網絡的以圖搜圖算法實現 如果用這個名稱去搜索論文,一定有不少。為什么了,因為從原理上來看,卷積神經網絡就非常適合找圖片的相似的地方。想想看,許多大牛 小牛 微牛的文章都是說如何從mnist中 從CIFA 中 從CIFA 中去找到相似的圖片。那么,反過來想一想,如果那么復雜的數據卷積神經網絡都能夠去處理,那么對於這種相對來說,比較簡單的 以圖搜圖 的需求,應該更容易來解決。這里的神經網 ...
2015-05-10 11:02 2 5204 推薦指數:
圖數據(0,1板塊) 目錄: 0、引入 1、圖數據 2、圖卷積神經網絡綜述 3、圖卷積神經網絡的實踐 0.引入——卷積神經網絡到圖數據 \(\qquad\)卷積神經網絡的發展極大促進了深度學習的發展,廣泛應用於圖像識別和自然語言處理領域,卷積神經網絡幾乎能做到將很多問題畢其功於一役 ...
最近復習了一下卷積神經網絡,好久沒看都搞忘了。 計算特征圖的公式如下: 其中n表示原來圖像的大小,p表示padding的大小,f表示filter的大小,s表示stride,計算完成之后向下取整,就可以了。這里記錄一下這個公式,以免自己搞忘了。同時,還有一個容易搞忘的地方是,在圖像 ...
第3章 卷積神經網絡 卷積神經網絡CNN是目前應用最廣泛的模型之一,具有局部連接、權值共享等特點,是一種深層前饋神經網絡。 3.1 卷積與池化 卷積與池化是CNN中的兩個核心操作。 3.1.1 信號處理中的卷積 題外話:因為這部分的核心知識應該是屬於《信號與系統》這門課程 ...
前面廢點話: 終於!來到了GNN最相關的內容!前面四章來說都是一些預備知識,或者說是介紹性的認識的東西,其實和GNN的關系不是特別大。但從這一章開始一上來就是GNN最核心的東西:圖信號處理。這部分其實非常關鍵,但大部分人學的時候可能都會忽視這一點,認為自己可以直接進入GCN的部分,這是 ...
和並行計算方面的進展已經使它們能夠成功地學習。近年來,多種圖神經網絡的系統得到了廣泛應用:基於圖卷積網絡( ...
一、圖 傳統的歐幾里得空間數據:文本、圖像、視頻等【LSTM、CNN可訓練】 非歐幾里得空間數據:圖結構(包含對象和關系,如社交網絡、電商網絡、生物網絡和交通網絡等)【圖卷積等技術可訓練】 1、歐幾里得空間 也稱歐式空間,二維、三維空間的一般化。將距離、長度和角度等概念轉化成任意維度 ...
基於收斂的方法 基於收斂的方法目標是學習每個節點的一種狀態嵌入\(h_v\)(包括每個節點的鄰居節點信息和自身的信息),\(h_v\) 是一個 關於節點 \(v\) 的\(s\) 維的向量特征,用於 ...
膠囊網絡(CapsNet) 卷積網絡(CNN)的目標識別 卷積神經網絡首先學會識別邊界和顏色,然后將這些信息用於識別形狀和圖形等更復雜的實體。比如在人臉識別上,他們學會從眼睛和嘴巴開始識別最終到整個面孔,最后根據臉部形狀特征識別出是不是人的臉。 卷積網絡對不同人臉的識別 ...