簡介 Graph Neural Networks 簡稱 GNN，稱為圖神經網絡，是深度學習中近年來一個比較受關注的領域。近年來 GNN 在學術界受到的關注越來越多，與之相關的論文數量呈上升趨勢，GNN 通過對信息的傳遞，轉換和聚合實現特征的提取，類似於傳統的 CNN，只是 CNN 只能處理規則 ...

大量的學習任務需要處理包含豐富元素間關系信息的圖數據。圖神經網絡(GNNs)是一種連接主義模型，它通過圖節點之間的消息傳遞來捕獲圖的依賴性。 與標准的神經網絡不同，圖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 ...

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 ...

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

神經網絡簡史 　　神經網絡技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫感知機（perceptron），擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特征向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。但是，Rosenblatt的單層感知機有一個嚴重得不能再嚴重的問題，即它對稍復雜一些的函數都無能為力 ...

Convolutional Neural Networks卷積神經網絡 　　卷積神經網絡是人工神經網絡的一種，已成為當前語音分析和圖像識別領域的研究熱點。它的權值共享網絡結構使之更類似於生物神經網絡，降低了網絡模型的復雜度，減少了權值的數量。該優點在網絡的輸入是多維圖像時表現的更為明顯，使圖像 ...