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 ...
問一問近幾年來逆勢而上的技術有什么 相信你一定會說出來一個:圖神經網絡。 圖神經網絡將會在人工智能的各個領域起着非常重要的作用,雖然目前還沒有完全成為各大頂會的焦點,但不可否認,它將會。因為相對於一般的神經網絡,圖神經網絡解決了一個很關鍵的問題,就是object跟object之間的關系,這個object可以是網絡中的節點,圖像中的像素,文本中的單詞,語音中的音符,甚至是神經網絡的基本操作。可以看 ...
2021-01-16 14:38 0 308 推薦指數:
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 ...
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 ...
圖神經網絡小結 圖神經網絡小結 圖神經網絡分類 GCN: 由譜方法到空域方法 GCN概述 GCN的輸出機制 GCN的不同方法 基於譜方法的GCN 初始 切比雪夫K ...
圖神經網絡 node embedding 回顧了之前node2vec的例子以及深度學習卷積的一些基礎 淺層encoder的局限性: 參數數量O(v):節點間沒有共享參數,每個節點有自己的embedding 不能表征未見過的節點 沒有綜合考慮節點特征 ...
2020必火的圖神經網絡(GNN)是什么?有什么用? 2020-02-20閱讀 2090 導讀:近年來,作為一項新興的圖數據學習技術,圖神經網絡(GNN)受到了非常廣泛的關注。2018年年末,發生了一件十分 ...
part1/經典款論文 1. KDD 2016,Node2vec 經典必讀第一篇,平衡同質性和結構性 《node2vec: Scalable Feature Learning for Networ ...
,寫下這篇文章后不久便意外地轉換了研究方向,如今已不再研究深度學習,所以文中難免有紕漏之處,歡迎發現的知友 ...
圖神經網絡 先導概念 傳統機器學習與圖神經網絡的關系 傳統機器學習數據類型:矩陣、張量、序列、時間序列;但是現實生活中的數據更多是圖的結構; 現實的數據可以轉化為圖的形式(包括傳統機器學習數據),圖機器學習問題可概括為節點分類問題,邊預測問題 傳統機器學習技術假設樣本獨立同分 ...