原文:膠囊圖神經網絡

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 gp endgp 深度卷積網絡的缺陷 CNN 對物體之間的空間關系 spatial relationship 的識別能力不強,比如 ...

2020-06-24 20:30 1 1418 推薦指數:

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GNN神經網絡(1)

一、 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: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 ...

Fri Apr 10 05:54:00 CST 2020 0 1255
神經網絡綜述

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 ...

Wed Sep 29 19:57:00 CST 2021 0 120
神經網絡,這到底是個什么?

摘要:神經網絡是一種基於結構的深度學習方法。 1、什么是神經網絡 神經網絡(Graph Neu做ral Networks, GNNs)是一種基於結構的深度學習方法,從其定義中可以看出神經網絡主要由兩部分組成,即“”和“神經網絡”。這里的“”是圖論中的數據結構,“神經網絡 ...

Mon Mar 01 22:36:00 CST 2021 0 1703
神經網絡入門

拜讀了Jure Leskovec的《Representation Learning on Networks》才明白神經網絡到底在學什么,是如何學的,不同GNN模型之間的關系是什么。總的來說,不同類型的模型都是在探討如何利用的節點信息去生成節點()的embedding表示。 圖表示學習的兩大 ...

Mon Nov 23 00:04:00 CST 2020 0 622
神經網絡分類

大量的學習任務需要處理包含豐富元素間關系信息的數據。神經網絡(GNNs)是一種連接主義模型,它通過節點之間的消息傳遞來捕獲的依賴性。 與標准的神經網絡不同,神經網絡保留了一種狀態,可以表示來自其任意深度的鄰域的信息。雖然原始的gnn很難訓練為定點,但最近在網絡架構、優化技術 ...

Mon Aug 24 01:20:00 CST 2020 0 1426
網絡特征處理基於神經網絡

目錄 神經網絡處理網絡特征 圖論 圖卷積網絡GCN 神經網絡的應用 神經網絡處理網絡特征 圖卷積網絡 GCN 注意力網絡 GAN 自編碼器 GA 生成網絡 ...

Fri Apr 24 03:47:00 CST 2020 0 861
神經網絡 之 GNN與RNN

RNN: 循環神經網絡(Recurrent Neural Network, RNN)是一類以序列(sequence)數據為輸入 在序列的演進方向進行遞歸(recursion)且所有節點(循環單元)按鏈式連接的遞歸神經網絡(recursive neural network)。 RNN的結構 ...

Fri Nov 19 00:29:00 CST 2021 0 2156
神經網絡的半監督分類

摘要 結構數據上進行半監督學習的可拓展方法。該方法基於 直接在圖上操作的卷積神經網絡 的有效變體。 通過 譜圖卷積的局部一階近似 來激勵我們選擇 卷積結構。我們的模型在 邊 上的數量(number of graph edges)上線性縮放,並且學習隱藏層表示(其encode 局部結構 ...

Tue Mar 09 06:34:00 CST 2021 0 474
 
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