在2.1节中,我们介绍了同为卷积模型的GCN与CNN的联系,从中可以看到二者具有非常该的迁移性;在2.2节中,我们重点阐述了GCN对图数据进行端对端学习的机制;在2.3节中,从低通滤波器的视角,解释了GCN对于图数据学习能力的有效性,同时可以看到这种频域视角的解读,对于指导GCN模型所面临的一个典型问题——过平滑,该问题给G...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN) 一般地,CNN的基本结构包括两层: 1)特征提取层:每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连,并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后,它与其它特征间的位置关系也随之确定下来; 2)特征映射层,网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射是一个平面,平面...