这样会导致最终CNN可以堆叠多层达到很好的特征提取效果,但是GNN堆叠多层往往会出现过度平滑的问题。 2、功能上的异同CNN只关注像素特征层面的信息提取,而GNN多了一个邻接关系,多了一个维度的信息,往往能够提高模型的结果。在医学影像中,大脑的fRMI数据可以看作图像并用CNN来分类。但是各个脑区之间的关联性对于判断整个大脑的病变程度
1卷积神经网络(CNN)与图神经网络(GNN)的主要区别在于: A. CNN处理规则数据,GNN处理非规则数据 B. CNN仅用于图像分类,GNN用于语音识别 C. CNN需要大量数据,GNN不需要 D. CNN使用动态权重,GNN使用静态权重相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
FNN通常是一种全连接网络,而CNN保留了局部连接。CNN架构通常包含卷积层、池化层和若干全连接层。CNN被广泛应用于计算机视觉领域。 Recurrent neural network:与FNN相比,RNN中的神经元除了接收其他神经元的信号和输入外,还要接收自身的历史信息。RNN中的记忆机制有助于模型有效的处理数据。然后,RNN通常存在长期依赖的问题...
GNN与CNN有以下两个方面上的区别: 1、形式和使用场景上的区别 CNN用来处理传统的图像数据,而GNN模仿了CNN,希望能够处理CNN处理不了的结构化数据。 具体地说:CNN用一个可学习的卷积核提取每个卷积滑窗内的特征,也就是说在每个卷积滑窗内加权求和每个像素特征得到一个特定的值。而GNN由于每个节点的邻居数量不一样...