GCN 是对卷积神经网络在 graph domain 上的自然推广。 它能同时对节点特征信息与结构信息进行端对端学习,是目前对图数据学习任务的最佳选择。 图卷积适用性极广,适用于任意拓扑结构的节点与图。 在节点分类与边预测等任务上,在公开数据集上效果要远远优于其他方法。
具体来说,会给定图的每个邻接矩阵和节点特征,通过将这两个输入进行某种图上的映射。从而得到每个节点下一层的特征。 图神经网络的聚合模式: 合理性:比如社交网络中我们想要获得某一个用户的特征,可以搜集与他相近的人的特征,他们会具有一定的相关性。(近朱者赤,近墨者黑) 许多GNN相关的模型其实都是在设计函数“...
DNN 神经元间的参数量没有降下来的原因是其神经元和前一层每个点连接时,都是一个不同对的w值,所以参数量较大。 而卷积神经网络做法就不一样了,神经元和上一层窗口连接,因为只和窗口连接,所以就固定住4* 4* 3的这一组权重w,只是在滑动窗口看到不同的输入值,与输入值做运算的这一组权重的数是固定的。
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CNN卷积神经网络理论详解与项目实战(深度学习/神经网络模型/神经网络原理/图像处理/项目实战) 923播放 一分钟了解CNN工作原理 01:47 1-卷积运算详解-1 10:37 2-卷积运算详解-2 10:01 3-卷积运算详解-3 09:04 4-卷积运算详解-4 07:02 5-卷积神经网络图解-1 10:36 6-卷积神经网络图解-2 10:30 7-卷积...