写在最后：技术演进中的不变法则 站在2023年回望，图神经网络（GNN）等新架构正在模糊传统模型的边界。但底层逻辑始终未变：理解数据的本质特征比追逐技术热点更重要。就像我常和团队说的：与其纠结CNN还是RNN，不如先画出你的数据DNA图谱——它的时空特性、依赖关系、噪声分布，自然会告诉你最佳答案。下次当你面对选择困难
CNN 图像、网格数据(视频/音频) 卷积层+池化层提取局部特征 数据需保持空间结构(如HWC格式) RNN 时序数据(文本、传感器序列) 循环单元(LSTM/GRU)记忆历史信息 长序列需用注意力或Transformer替代 GNN 图结构数据(社交网络、分子) 图卷积层聚合邻居信息 需处理异构图或动态图时选择特定模型快速...
总结:GCN是专门针对图结构数据的卷积神经网络,RNN是处理序列数据的神经网络,而GNN是一个更广泛的图神经网络框架,包括了GCN等多种模型。
假设在GNN中存在三个结点x1,x2,x3,相应地,在RNN中有一个序列(x1,x2,x3)。 笔者认为,GNN与RNN的区别主要在于4点: 不过鉴于初代GNN与RNN结构上的相似性,一些文章中也喜欢把它称之为 Recurrent-based GNN,也有一些文章会把它归纳到 Recurrent-based GCN中。 GNN的局限 初代GNN,也就是基于循环结构的图神经网...
深度学习模型的统一表示:CNN, RNN, GNN 和 Transformer RPN 实现了丰富的功能函数,具体列表如上图所示。通过组合使用上述功能函数,RPN 2 不仅可以构建功能强大的模型结构,并且可以统一现有基础模型的表示,包括 CNN,RNN,GNN 和 Transformer 模型。 实验验证 ...
在本系列教程中,将带你从了解深度学习和神经网络基础到构建神经网络模型,再到实战应用,涵盖了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、图神经网络(GNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、以及Transtomer模型等。通过理论讲解与实例演示相结合,你将掌握深度学习的基本原理、应用场景和...
4-GNN中常见任务 07:46 5-消息传递计算方法 06:23 6-多层GCN的作用 05:40 强推!草履虫都能一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!真的比刷剧还爽! 深度学习代码复现 4021 15 【全138集】吴恩达一口气讲透CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八...
最近还整理了关于GNN资料的合集,包含:视频、书籍、论文、项目,感兴趣的同学可以点击名片,「点击--复制」获取~ RNN RNN专门为处理序列数据设计,如文本、语音。它的神经元之间存在循环连接,使得当前时刻的输出不仅取决于当前输入,还依赖...
图神经网络 [1] GNN 算是继 FNN、CNN、RNN 类(vanilla RNA、LSTM、GRU)之后的又一类神经网络结构,相比较已有模型能够处理欧几里得数据(点、向量和矩阵),GCN 则能更好处理非欧几里得数据(增加关系)。 可以仿照 RN…
RNN是一种特殊的神经网络结构,它通过在时间上的展开来处理序列数据中的依赖关系。在每个时间步(time step),RNN都会接收一个输入(比如句子中的一个单词),并输出一个结果(比如下一个单词的预测)。与传统的前馈神经网络(Feedforward Neural Network, FNN)不同,RNN在每个时间步都会保留一个隐藏状态(hidden state),这...