GCN的定義 下面內容參考kipf博客,個人認為是告訴你從直覺上,我們怎么得到GCN圖上的定義(而前面的大幅推導是從理論上一步一步來的,也就是說可以用來佐證我們的直覺) 我們的網絡輸入是\(\ma ...
Kipf, Thomas N., and Max Welling. Semi supervised classification with graph convolutional networks. arXiv preprint arXiv: . . 作者對Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Fi ...
2017-05-02 19:58 0 1623 推薦指數:
GCN的定義 下面內容參考kipf博客,個人認為是告訴你從直覺上,我們怎么得到GCN圖上的定義(而前面的大幅推導是從理論上一步一步來的,也就是說可以用來佐證我們的直覺) 我們的網絡輸入是\(\ma ...
背景簡介 GCN的提出是為了處理非結構化數據(相對於image像素點而言)。CNN處理規則矩形的網格像素點已經十分成熟,其最大的特點就是利用卷積進行①參數共享②局部連接,如下圖: 那么類比到非結構數據圖(graph),CNN能直接對非結構數據進行同樣類似的操作嗎?如果不能,我們又該采用 ...
Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2018-01-16 22:33:36 1. 文章主要思想: 2. 代碼實現(Pytorch):https://github.com ...
SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS Thomas N. Kipf、MaxWelling Published as a conference paper at ICLR 2017 論文 ...
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:本文將產生式對抗網絡(GAN)拓展到半監督學習,通過強制判別器來輸出類別標簽。我們在一個數據集上訓練一個產生式模型 G 以及 一個判別器 D,輸入 ...
模型搞到這時候,就是要以不斷提升泛化力和魯棒性,當今兩個主流的方法是(1)知識蒸餾;(2)對抗學習 本節主要說對抗訓練,它是一種能夠有效提高模型魯棒性和泛化能力的訓練手段,基本原理:在 ...
這篇文章的主要貢獻點在於: 1.實驗證明僅僅利用圖像整體的弱標簽很難訓練出很好的分割模型; 2.可以利用bounding box來進行訓練,並且得到了較好的結果,這樣可以代替用pixel-leve ...