參考 論文筆記:SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN)? 圖卷積網絡(Graph Convolutional Network ...
.GCN的概念 傳統CNN卷積可以處理圖片等歐式結構的數據,卻很難處理社交網絡 信息網絡等非歐式結構的數據。一般圖片是由c個通道h行w列的矩陣組成的,結構非常規整。而社交網絡 信息網絡等是圖論中的圖 定點和邊建立起的拓撲圖 。 傳統CNN卷積面對輸入數據維度必須是確定的,進而CNN卷積處理后得到的輸出數據的維度也是確定的。歐式結構數據中的每個點周邊結構都一樣,如一個像素點周圍一定有 個像素點,即 ...
2019-08-31 22:13 0 5291 推薦指數:
參考 論文筆記:SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN)? 圖卷積網絡(Graph Convolutional Network ...
REFERENCE: https://www.jianshu.com/p/ad528c40a08f https://www.zhihu.com/question/54504471 圖有兩個基本的特性 ...
近期閱讀了一些深度學習在文本分類中的應用相關論文(論文筆記),同時也參加了CCF 大數據與計算智能大賽(BDCI)2017的一個文本分類問題的比賽:讓AI當法官,並取得了最終評測第四名的成績(比賽的具體思路和代碼參見github項目repo)。因此,本文總結了文本分類相關的深度學習模型、優化 ...
參考:https://www.baidu.com/link?url=5oU-O_YQV8DdSTtRkgzsQ_vuwjJHyUOxqeAKhq98ZA5XtvKW8PNQwXgSlr5GpESRqh ...
/ Multi-layer Graph Convolutional Network (GCN) with first- ...
預訓練 文本分類試驗 參考文獻 前言 在 ...
深度學習近一段時間以來在圖像處理和NLP任務上都取得了不俗的成績。通常,圖像處理的任務是借助CNN來完成的,其特有的卷積、池化結構能夠提取圖像中各種不同程度的紋理、結構,並最終結合全連接網絡實現信息的匯總和輸出。RNN由於其記憶功能為處理NLP中的上下文提供了途徑。 在短文本分析任務中 ...