圖神經網絡分類
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 ...
原文：圖神經網絡的半監督分類
摘要 圖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 圖邊 上的數量 number of graph edges 上線性縮放，並且學習隱藏層表示 其encode 局部圖結構 和 結點特征 。 Introduction 我們考慮對 圖 如，citation network 引用網絡 ...
2021-03-08 22:34 0 474 推薦指數：
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參考https://andyguo.blog.csdn.net/article/details/117969648 一、為什么要在圖上進行神經網絡學習 在過去的深度學習應用中，我們接觸的數據形式主要是這四種：矩陣、張量、序列（sequence）和時間序列（time series）。然而來自現實 ...
圖神經網絡的預訓練與自監督學習
目錄 圖神經網絡的預訓練與自監督學習 圖神經網絡簡史 預訓練GNN的前置條件 自監督學習 預訓練GNN的技術路線 未來展望 圖神經網絡的預訓練與自監督學習 圖神經網絡簡史 圖神經網絡（GNN）2005年 ...
Paper：基於圖卷積神經網絡（Graph Convolutional Networks GCN）的半監督分類
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神經網絡的分類及其應用
轉載請注明來源。原文地址：http://www.xzbu.com/1/view-6358371.htm 摘 要 本文主要介紹了人工神經網絡的概念，並對幾種具體的神經網絡進行介紹，從它們的提出時間、網絡結構和適用范圍幾個方面來深入講解。 【關鍵詞】神經網絡 感知器網絡 徑向基網絡 反饋 ...
GNN圖神經網絡（1）
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