5.3 图结构与节点属性联合学习的变分图自编码器模型介绍书名: 基于信息增强的图神经网络学习方法研究 作者名: 王杰 本章字数: 1802字 更新时间: 2025-01-15 15:39:02首页 书籍详情 目录 听书 自动阅读摸鱼模式 加入书架 字号 背景 手机阅读 举报 上QQ阅读APP看后续精彩内容 下载QQ阅读APP,本书新人免费读...
模型结构较为复杂,参数量大等.论文设计一种既可以生成人脸图像,又可以产生编码向量的生成对抗网络.该模型引入两个皮尔逊相关系数,一个用于完成人脸图像编码,另一个用于稳定生成人脸图像的质量,与此同时为了平衡图像编码和图像生成,模型加入自适应训练的动态变换系数,根据训练情况及时调整两个皮尔逊相关系数的权重比例.设计...
- 图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks,GCNs)是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。它通过聚合邻居节点的信息来更新节点的表示。- 随机游走是一种在图上进行的随机过程,常用于图的分析和学习。在图表示学习的背景下,随机游走目标通常是指基于随机游走过程定义的学习目标,例如预测节点在随机游走过程中的下...
利用独特的双解码器技术,DDColor在着色时兼顾色彩分布和像素级细节,实现极其逼真的图像着色效果。 该工具不仅适用于为历史黑白照片着色,还能为动漫或游戏场景提供真实风格的着色,将虚拟场景转换成现实生活风格。 DDColor采用双解码器处理图片:一方面恢复图片的结构,另一方面确定各部分的颜色。