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从入门到精通一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络!丨零基础篇共计122条视频,包括:1.1.机器学习和深度学习的区别、2.2.深度学习介绍、3.3.02_深度学习介绍等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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 RNN类结构对时序数据进行建模的思想来对 GCN 建模空域数据进行理解。在每个时刻的「点」计算时,RNN 将...
GNN的局限 初代GNN,也就是基于循环结构的图神经网络的核心是不动点理论。 它的核心观点是通过结点信息的传播使整张图达到收敛,在其基础上再进行预测。 收敛作为GNN的内核,同样局限了其更广泛的使用,其中最突出的是两个问题: Over Smooth 其中我们把整个布局视作一张图,每个像素点与其上下左右以及斜上下左右8个像...
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...
三、对抗生成网络（GNN）1、对抗生成网络分为生成器、判别器、损失函数，其中生成器负责利用噪声生成数据...
5.图神经网络（GNN）：图神经网络专门用于处理图数据，可以学习节点和边的表示。它直接对图结构数据进行...
先来看看 GNN 的主要结构,对于一张有节点和边的图 算某个节点的特征表示时,是通过neighbourhood aggregation搜集相邻节点特征来更新自身表示,从而能学习到图上的局部结构。而和 CNN 类似,只要叠个几层,就能慢慢将学习范围扩大,传播至整张图。 所以最基本的计算形式是下面这个公式, 和 都是学习参数,然后 是计算节点...