圖卷積神經網絡
以下內容來自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37091549 為什么有圖卷積神經網絡（引言，可跳過） 自2012年以來，深度學習在計算機視覺以及自然語言處理兩個領域取得了巨大的成功。和傳統方法相比，它好在哪里呢？ 假設有一張圖，要做分類，傳統方法需要手動提取 ...
原文：圖聚類到圖卷積神經網絡（一）
圖數據 , 板塊 目錄： 引入 圖數據 圖卷積神經網絡綜述 圖卷積神經網絡的實踐 .引入 卷積神經網絡到圖數據 qquad 卷積神經網絡的發展極大促進了深度學習的發展，廣泛應用於圖像識別和自然語言處理領域，卷積神經網絡幾乎能做到將很多問題畢其功於一役，以下特點可謂功不可沒： 利用平移不變性抽取局部的特征 局部不變性 通過多層的卷積來實現低級到高級抽象特征的抽取 權重共享，降低訓練成本 qquad ...
2022-04-07 15:26 0 644 推薦指數：
相關推薦
圖卷積神經網絡(GCN)入門
https://www.cnblogs.com/hellojamest/p/11678324.html 圖卷積網絡Graph Convolutional Nueral Network，簡稱GCN，最近兩年大熱，取得不少進展。不得不專門為GCN開一個新篇章，表示其重要程度。本文結合大量參考文獻 ...
理解圖卷積神經網絡
圖神經網絡 (GNN) 是一系列神經網絡，可以自然地對圖結構數據進行操作。與孤立地考慮單個實體的模型相比，通過從底層圖中提取和利用特征，GNN 可以對這些交互中的實體做出更明智的預測。 GNN 並不是唯一可用於對圖結構化數據進行建模的工具：圖內核和隨機游走方法層級是一些最流行的工具。然而，今天 ...
深入淺出圖神經網絡 第5章 圖信號處理與圖卷積神經網絡 讀書筆記
前面廢點話： 終於！來到了GNN最相關的內容！前面四章來說都是一些預備知識，或者說是介紹性的認識的東西，其實和GNN的關系不是特別大。但從這一章開始一上來就是GNN最核心的東西：圖信號處理。這部分其實非常關鍵，但大部分人學的時候可能都會忽視這一點，認為自己可以直接進入GCN的部分，這是 ...
從圖(Graph)到圖卷積(Graph Convolution)：漫談圖神經網絡模型 (二)
本文屬於圖神經網絡的系列文章，文章目錄如下： 從圖(Graph)到圖卷積(Graph Convolution)：漫談圖神經網絡模型 (一) 從圖(Graph)到圖卷積(Graph Convolution)：漫談圖神經網絡模型 (二) 從圖(Graph)到圖卷積(Graph ...
從圖(Graph)到圖卷積(Graph Convolution)：漫談圖神經網絡模型 (一)
本文屬於圖神經網絡的系列文章，文章目錄如下： 從圖(Graph)到圖卷積(Graph Convolution)：漫談圖神經網絡模型 (一) 從圖(Graph)到圖卷積(Graph Convolution)：漫談圖神經網絡模型 (二) 從圖(Graph)到圖卷積(Graph ...
從圖(Graph)到圖卷積(Graph Convolution)：漫談圖神經網絡模型 (三)
本文屬於圖神經網絡的系列文章，文章目錄如下： 從圖(Graph)到圖卷積(Graph Convolution)：漫談圖神經網絡模型 (一) 從圖(Graph)到圖卷積(Graph Convolution)：漫談圖神經網絡模型 (二) 從圖(Graph)到圖卷積(Graph ...