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5. 图神经网络(GNN):图神经网络专门用于处理图数据,可以学习节点和边的表示。它直接对图结构数据进行操作,提取特征用于图相关的任务,如社交网络分析等。 6. 长短时记忆网络(LSTM):长短时记忆网络是一种循环神经网络的变体,专门用于解决长序列任务。它通过门控机制控制信息的流动,有效地缓解了梯度消失和爆炸问题。
相信很多小伙伴经常听到RNN,CNN,GNN,GAN,DQN,TransFormer,五大经典图神经网络那么它们到底有什么区别呢?今天我来给大家唠一唠,#图神经网络 #人工智能 #计算机技术 #唐宇迪 - 迪哥谈AI于20230408发布在抖音,已经收获了2.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
This study presents two alternatives to solve the offloading decision paradigm by introducing two well-known algorithms, Graph Neural Networks (GNN) and Deep Q-Network (DQN). It applies the alternatives on a well-known Edge Computing simulator called PureEdgeSimand compares themwith the two ...
2013的DQN出现具有重要意义,实现了q-learning在网络中无法收敛的问题,而且如同deep learning的大部分工作一样(nlp,GNN...)端到端一体化。DQN的两个关键点在于experience replay和q-target设计,这也是最大的贡献,后续的工作沿着这两个问题继续做。 后续的工作更多在于如何利用experience replay和q-target设计更加平稳快...
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b站视频【图神经网络】GNN从入门到精通几种常见的Graph Embedding方法图嵌入 (Graph Embedding) 和图神经网络 (Graph Neural Network)【论文笔记】DeepWalk 【Graph Embedding】DeepWalk:算法原理,实现和应用 node2vec: Scalable Feature Learning for Networks