今天学习论文的时候接触到了图卷积神经网络，有点好奇，故查阅一下资料。Graph Convolutional Network参考资料：图卷积神经网络(GCN)详解:包括了数学基础(傅里叶，拉普拉斯) - 知乎CNN与GCN的关系：CNN（Convolutional Neural Networks）是卷积神经网络，本质上是利用共享参数的过滤器，通过计算中心像素点以及相邻像素点的加权和构成feature
转载
2024-05-07 14:12:13
205阅读
文章目录一、分类算法—KNN/K-近邻二、简单分类三、改进分类1.归一化处理2.评估算法的正确率四、总结 机器学习是人工智能领域的一个核心分支，机器学习自身又可根据训练数据有无标签分为监督学习（supervised Learning）和无监督学习（unsupervised Learning），当然还有强化学习(Reinforcement Learning)，可能还有很多。 机器学习，也就是让机器
Abstract传统滤波器(如Gabor滤波器)的设计主要采用可调控的特性，并赋予特征处理空间变换的能力。然而，这些优秀的特性在目前流行的深度卷积神经网络(DCNNs)中还没有得到很好的探索。在本文中，我们提出了一种新的深度模型，称为Gabor卷积网络(GCNs或Gabor cnn)，该模型将Gabor滤波器集成到DCNN中，以增强深度学习特征对方向和尺度变化的抵抗力。通过基于Gabor滤波器操作
GAN的简单介绍系列文章目录1. 什么是GAN2. GAN的原理3. GAN的分类3.1. 原始的GAN3.2. 深度卷积GAN（Deep Convolutional GAN）3.3. 条件GAN（Conditional GAN）（cGAN）3.4. InfoGANs3.5 pix2pix GAN3.6. CycleGAN （Cycle-constraint Adversarial Networ
一、GCN图卷积神经网络1.算法创新卷积神经网络CNN主要应用于图像领域，但CNN处理的数据是具有显著标准的空间结构的，而网络拓扑图的数据并不具有标准空间结构。GCN 是对CNN在图论上的自然推广，GCN理论基础是谱图理论。本质上，GCN 是谱图卷积的局部一阶近似，可以用于对局部图结构与节点特征信息进行编码生成节点Embedding。GCN适用性极广，能适用于任意网络拓
转载
2024-05-11 19:20:07
510阅读
目录入门必看提出思想及发展提出解决方案谱域图卷积空域图卷积发展重要的结论从ChebNet 到GCN应用缺点TODO LIST 入门必看推荐顺序由简到难：何时能懂你的心——图卷积神经网络（GCN）知乎Johnny Richards和superbrother的回答CSDN文章清华大学综述文章：Graph Neural Networks：A Review of Methods and Applicat
转载
2024-08-01 17:16:23
39阅读
文章目录6.GCN的性质6.1 GCN和CNN的联系1.图像是一种特殊的图数据2.从网络连接方式来看，二者均是局部连接3.二者卷积核的权重处处共享4.从模型的层面来看，感受域随着卷积层的增加而变大**GCN的任务**6.2 GCN能够对图数据进行端对端学习GCN如何适配图数据内在规律？基于手工特征的方法基于随机游走的方法一个经典问题——图的同构问题GCN比起前两种方法的优势6.3 GCN是一个低
转载
2024-07-19 10:45:24
224阅读
前言图卷积网络(GCNs)是一种针对图结构数据的强大的深度学习方法。最近，GCNs和后续的变体在实际数据集中的各种应用领域显示了优越的性能。大多数目前的GCN模型是浅层结构的，由于过度平滑的问题。本文研究了深度图卷积网络的设计与分析问题，提出了GCNII，它是普通GCN模型的扩展，具有两种简单而有效的技术:初始残差和恒等映射。这两种技术有效地缓解了过度平滑的问题。实验表明，深层GCNII模型在各种
图神经网络之GCN写在前面GCN VS 传统 CNN （Convolution 网络）(1) 导出对于图像的像素点来说，它的周围像素点数量其实是固定的；(2) 导出但是对于图而言，节点的邻居数量是不固定的。小问答 Q：CNN和神经网络(RNN)不是完全独立的吧？ A：对，不是。 Q：CNN和RNN有什么不同啊？ A：RNN的结构如下图所示：  
转载
2024-03-28 04:00:45
83阅读
目录一、CNN和GCN的关系二、“图”的预备知识三、图卷积网络（GCN）四、针对于高光谱图像分类的网络优化五、频域的图卷积神经网络 最近看到一篇引用量非常高的文章，是用图卷积网络处理高光谱图像分类任务，于去年7月发布，到现在已经有300+的引用量了，这对于高光谱分类领域来讲是一个非常快也是非常高的数据。接触图卷积神经网络后发现绝大部分资料都在尝
转载
2024-05-07 22:35:05
86阅读
作者丨弃之@知乎（已授权）1.graph embedding（GE）1.1.图中学习的分类1.2.相似度度量方法2.Graph neural network2.1.Graph convolutional network(GCN)2.1.1.引子：热传播模型2.1.2.热传播在graph上的求解：傅里叶变换2.2.分析下graph neural中哪些东西可以做？2.3.损失函数3.GraphSAGE
目录1.序言2.GCN中的耦合聚集3.CNN中的解耦合4.联系方式 1.序言最近读论文看到很多论文提到了耦合与解耦合的概念，实在不懂，就细细看了一下，下面是我的理解，如有不对欢迎指出。本文参考论文：Cheng K, Zhang Y, Cao C, et al. Decoupling gcn with dropgraph module for skeleton-based action recog
转载
2024-09-05 14:38:20
190阅读
1，GAN的发展历史总结The Six Fronts of the Generative Adversarial NetworksGAN最早是由Ian J. Goodfellow等人于2014年10月提出的，他的《Generative Adversarial Nets》可以说是这个领域的开山之作，论文一经发表，就引起了热议。而随着GAN在理论与模型上的高速发展，它在计算机视觉、自然语言处理、人机交
VGG16学习笔记（2）VGG16VGG16简介网络结构网络特点VGG16结构图基于VGG16实现cifar10分类参考博文 VGG16简介VGGNet由牛津大学计算机视觉组合和Google DeepMind公司研究员一起研发的深度卷积神经网络。它探索了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系，通过反复的堆叠33的小型卷积核和22的最大池化层，成功的构建了16~19层深的卷积神经网络。VGGNet获
介绍AlexNet是LeNet的一种更深更宽的版本。首次在CNN中应用ReLU、Dropout和LRN，GPU进行运算加速。一共有13层，有8个需要训练参数的层（不包括池化层和LRN层），前5层是卷积层，后三层是全连接层。最后一层是有1000个类输出的softmax层用作分类。前言截取224*224，实际上又扩充了一个边界，成为227*227，论文里面224*224是有问题的 局部响应归
转载
2024-05-13 10:26:20
55阅读
java和javascript之间有什么区别？本篇文章就给大家介绍java和javascript之间的区别，让大家了解java和javascript是什么？它们之间的差异有哪些。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你们有所帮助。首先我们了解JavaScript和java分别是什么？JavaScript是一种轻量级编程语言(“脚本语言”)，用于使网页交互。它可以将动态文本插入到HTML
转载
2023-05-23 12:51:15
146阅读
导读：卷积神经网络（CNNs）在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域，都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法，唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后，人们都在谈论“它”。但是，“它”是谁？“它”是怎样做到的？已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友，都渴望探究的秘密。本文通过“算法可视化”的方法，将卷积神经网络的原理，呈献给大家。教程分为上、下两个部分，通
学习目标1.学习CNN基础和原理 2.使用pytorch框架构建CNN模型，并完成训练。CNN介绍卷积神经网络（CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支，CNN在多数领域表现优异，精度和速度比传统的计算学习算法高很多。CNN进行权值共享，在计算机视觉领域，CNN是解决图像分类，图像检索，物体检测和语义分割的主流模型。 CNN每一层由众多的卷积核组成，每个卷积核对输入的像素进行卷
转载
2024-04-10 14:12:31
663阅读
一、YOLO11、目标检测主要思想与RCNN系列不同，YOLO把目标检测看作一个回归问题，直接用一个网络进行分类和框回归。具体做法是：将image划分为S*S个网格，每个网格预测B个bbox的位置（x、y、w、h）、置信度（confidence为交并比）、类别概率。输出维度为S*S*（B*5+C），C为类别数。无论网格中包含多少个boxes，每个网格只预测一组类概率。测试时，将条件类概
转载
2024-06-07 14:12:38
247阅读
