与处理序列数据常用的RNN不同，自注意力机制并不会按照顺序来处理数据，而是为序列中每个元素提供全局的...
GCN 是图卷积神经网络的简称,用于处理图结构的数据。作为初学者,我们常用的模型有卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN。 CNN多用于处理图片等视觉信息,因为CNN的核心在于它的卷积核filter,每一个filter是一个小窗口,在图片上平移,通过卷积的方式来提取特征。这里的关键在于图片结构上的平移不变性:一个小窗口无论移动到...
与处理序列数据常用的RNN不同，自注意力机制并不会按照顺序来处理数据，而是为序列中每个元素提供全局的...
1.3.1 单输入多输出 这种结构通常应用于输入一个图像,输出描述该图像的文本。 1.3.2 多输入多输出的RNN结构 由于输入和输出等长,这种结构的用途就比较狭窄,仅限于输入与输出等长的序列数据如诗词文等,作诗机器人就是这么诞生的。 1.3.3 输入输出不等长的多输入多输出的RNN结构(seq2seq) 我们可以利用RNN和自编码...
python基于图卷积神经网络GCN-LSTM循环神经网络-SAEs、RNN的交通流量预测目标检测、语义分割、、Re-ID、医学图像分割、目标跟踪、人脸识别、数据增广、人脸检测、显著性目标检测、自动驾驶、人群密度估计、3D目标检测、CNN、AutoML、图像分割、SLAM、实例分割、人体姿态估计
很多书把图神经网络和卷积神经网络(CNN),循环神经网络(RNN)并列。相对于CNN和RNN而言,GNN的发展比较短但是在很多领域都有很好的应用。因为图数据有复杂的结构,多样化的属性类型,可以模拟多种任务场景,比如社交网络,调控网络,生物分子结构等。 社交网络 基因网络 ...
GCN的产生是因为CNN、RNN无法解决或者效果不好的问题——图结构的数据。 CNN的核心在于它的kernel,kernel是一个个小窗口,在图片上平移,通过卷积的方式来提取特征。这里的关键在于图片结构上的平移不变性:一个小窗口无论移动到图片的哪一个位置,其内部的结构都是一模一样的,因此CNN可以实现参数共享。这就是CNN的精...
前言 深度学习中大家熟知的几种框架DNN、CNN、RNN(LSTM和GRU)等等是为了处理欧式空间中的数据,如图片、语音、文本。而图神经网络可以应用于更为丰富的拓扑结构数据,...
为了更好地在图上应用深度学习，很多基于图的神经网络 (GNN) 算法被提出，本文重点 GNN 的开山之作图卷积神经网络 GCN。1.前言 现在机器学习的研究领域存在很多神经网络模型，例如卷积神经网络 (CNN)，循环神经网络 (RNN)，自编码器 (AutoEncoder) 等，这些模型被用到很多人工智能任务中 (目标检测、人脸识别，...
递归神经网络(RNN),例如GRU或LSTM是建模序列数据的一个实际标准,在GNN中用于模拟节点状态。 RNN也可以用于图级别。为了消除歧义,我们将这种架构称为Graph RNNs。 You et al. [94]将Graph RNN应用于图生成问题。 具体来说,他们采用两个RNN,一个用于生成新的节点,另一个用于以自回归的方式为新添加的节点生成边...