深入淺出圖神經網絡 第3章 卷積神經網絡 讀書筆記
第3章 卷積神經網絡 卷積神經網絡CNN是目前應用最廣泛的模型之一，具有局部連接、權值共享等特點，是一種深層前饋神經網絡。 3.1 卷積與池化 卷積與池化是CNN中的兩個核心操作。 3.1.1 信號處理中的卷積 題外話：因為這部分的核心知識應該是屬於《信號與系統》這門課程 ...
原文：深入淺出圖神經網絡 第6章 GCN的性質 讀書筆記
第 章 GCN的性質 第 章最后講到GCN結束的有些匆忙，作為GNN最經典的模型，其有很多性質需要我們去理解。 . GCN與CNN的區別與聯系 CNN卷積卷的是矩陣某個區域內的值，圖卷積在空域視角下卷的是節點的鄰居的值，由此粗略來看二者都是在聚合鄰域的信息。 再具體來看一些區別與聯系： 圖像是一種特殊的圖數據 圖數據經常是非結構化的，能夠表達數據間更復雜的關系。考慮對圖像進行卷積時卷的是某一像素周 ...
2021-07-15 01:17 0 163 推薦指數：
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