论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.14858 代码链接：https://github.com/ding3820/MIMO-VRN编者言： 本文以视频缩放任务为切入点，将IRN视频超分话化。与normal的VSR不同点在于将降采样也加入学习任务，这或许是后VSR时代一个不错的研究方向。
看点
最近的大多数研究都集中在基于图像的上下采样联合优化方案上，这些方案
图神经网络（二）GCN的性质（1）GCN与CNN的联系GCN与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，二者都是局部连接3.二者卷积核的权重是处处共享的4.从模型的层面来看，感受域随着卷积层的增加而变大 第二章 GCN的性质 本章通过对GCN的一些性质的集中解读来加深我们对于GCN的理解。在2.1节中，我们介绍了同为卷积模型的GCN与CNN的联系，从中可以看到二者具有非常该的
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2024-08-08 11:33:28
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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
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2024-09-05 14:38:20
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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
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2024-05-07 14:12:13
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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
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2024-08-01 17:16:23
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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
KNN与CNN相关 KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性 KNN最邻近分类算法的实现原
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2024-01-15 20:37:44
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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
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2024-07-19 10:45:24
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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
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
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2024-05-11 19:20:07
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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。，可能还有很多。 机器学习，也就是让机器
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
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2024-05-07 22:35:05
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走进GCN的世界GCN是什么，它的发展如何图与图信号处理卷积与图卷积GNN和GCN模型GCN和CNN的对比 GCN是什么，它的发展如何GCN： 图卷积神经网络 发展史： 2005年，Marco Gori等人发表了论文，首次提出了GNN的概念，在此之前，处理图数据的方法是在数据的预处理阶段将图转换为用一组向量表示。这种处理方法会丢失很多的结构信息，得到的结果会严重依赖于对图的预处理，GNN的提出能
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2024-07-09 17:28:36
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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
右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。knn的思想比较简单，从训练样本中找出K个与其最相近的样本，然后看这k个样本中哪个类别的样本多，则待判定的值（或说抽样）就属于这个类别。 公式表示为：1，对所有的
KNN算法的学习KNN的英文叫K-Nearest Neighbor，比较简单。 一、简单的例子首先我们先从一个简单的例子入手，来体会一下KNN算法。假设，我们想对电影的类型进行分类，统计了电影中打斗的次数、接吻的次数，当然还有其他的指标也可以统计到，这里就不列举了，如下表所示：我们很容易的理解《战狼》《红海行动》《碟中谍6》是动作片，《前任三》《春娇救志明》《泰塔尼克号》是爱情片，但是
