10. 图神经网络GNN 一、算法和场景融合理解 1.空间相关性的非结构化数据,CNN算法。典型的图像数据,像素点之间具有空间相关性,例如图像的分类、分割、检测都是CNN算法。 2.时间相关性的非结构化数据,RNN算法。这类场景普遍的一个现象就是数据之间具有时序相关性,也就是数据之间存在先后依赖关系。例如自然语言处理、...
10. 图神经网络GNN 一、算法和场景融合理解 1.空间相关性的非结构化数据,CNN算法。典型的图像数据,像素点之间具有空间相关性,例如图像的分类、分割、检测都是CNN算法。 2.时间相关性的非结构化数据,RNN算法。这类场景普遍的一个现象就是数据之间具有时序相关性,也就是数据之间存在先后依赖关系。例如自然语言处理、...
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随着深度学习领域的快速发展,结合最新的研究成果对ResNet进行创新也是一条重要途径。例如,可以将ResNet与最新的注意力机制(如Transformer中的自注意力机制)结合,以提升模型对全局信息的捕捉能力;或者探索结合图神经网络(GNN)来处理非欧几里得数据。希望这些方法能给你一些灵感!如果你有其他问题或者想法,欢迎随时交流哦!...
10. 图神经网络GNN 一、算法和场景融合理解 1.空间相关性的非结构化数据,CNN算法。典型的图像数据,像素点之间具有空间相关性,例如图像的分类、分割、检测都是CNN算法。 2.时间相关性的非结构化数据,RNN算法。这类场景普遍的一个现象就是数据之间具有时序相关性,也就是数据之间存在先后依赖关系。例如自然语言处理、...
10. 图神经网络GNN 一、算法和场景融合理解 1.空间相关性的非结构化数据,CNN算法。典型的图像数据,像素点之间具有空间相关性,例如图像的分类、分割、检测都是CNN算法。 2.时间相关性的非结构化数据,RNN算法。这类场景普遍的一个现象就是数据之间具有时序相关性,也就是数据之间存在先后依赖关系。例如自然语言处理、...
| 输出层:函数输出 (Y) [数量: M] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 其中,N表示函数输入的数量,K1、K2和K3分别表示图卷积层1、图卷积层2和全连接层中的神经元数量,M表示函数输出的数量。 网络的输出案例可以参考:GNN完整流程
本发明公开了一种融合GNN和ResNet的知识图谱推荐方法,包括:通过GNN模型分别嵌入用户项目二分图中的用户表示和知识图谱中的项目表示;在GNN模型每层的输出向量间添加残差连接,使得各层结点表示均具有区分度,以此保证每个节点的唯一性和独特性;基于门控的插值混合和分层采样相结合方式获取包含丰富信息的高质量难负样本;将...
利用计算图的结构是 GHN 的一个关键特性,当用 MLP 替换 GHN-2 的 GatedGNN 时,在 ID(甚至在 OOD)架构上的准确率从 66.9% 下降到 42.2%。 与迭代优化方法相比,GHN-2 预测参数的准确率分别与 CIFAR-10 和 ImageNet 上 SGD 的 ∼2500 次和 ∼5000 次迭代相近。
10. 图神经网络GNN 一、算法和场景融合理解 1.空间相关性的非结构化数据,CNN算法。典型的图像数据,像素点之间具有空间相关性,例如图像的分类、分割、检测都是CNN算法。 2.时间相关性的非结构化数据,RNN算法。这类场景普遍的一个现象就是数据之间具有时序相关性,也就是数据之间存在先后依赖关系。例如自然语言处理、...