【GCN】圖卷積網路的半監督學習脈絡

阿新 • • 發佈：2018-11-29

1、入門：知乎回答：從CNN到GCN的聯絡與區別——GCN從入門到精（fang）通（qi） 2、論文閱讀：論文地址：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 論文翻譯1：圖卷積神經網路的半監督

【GCN】圖卷積網路初探——基於圖（Graph）的傅立葉變換和卷積

本文為從CNN到GCN的聯絡與區別——GCN從入門到精（fang）通（qi）的閱讀筆記，文中絕大部分公式和圖片摘自原文。文章目錄一、CNN（卷積神經網路）中的離散卷積二、GCN基本概念介紹（一）圖Grap

【翻譯】TensorFlow卷積神經網路識別CIFAR 10Convolutional Neural Network (CNN)| CIFAR 10 TensorFlow

原網址:https://data-flair.training/blogs/cnn-tensorflow-cifar-10/ by DataFlair Team · Published May 21, 2018 · Updated September 15, 2018 1、目標-TensorFlow C

【pytorch】CNN卷積神經網路

import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matp

最全面的圖卷積網路GCN的理解和詳細推導，都在這裡了!

[toc] ## 1. 為什麼會出現圖卷積神經網路？普通卷積神經網路研究的物件是具備Euclidean domains的資料，Euclidean domains data資料最顯著的特徵是他們**具有規則的空間結構**，如圖片是規則的正方形，語音是規則的一維序列等，這些特徵都可以用一維或二維的矩陣來表示，

【翻譯】TensorFlow卷積神經網絡識別CIFAR 10Convolutional Neural Network (CNN)| CIFAR 10 TensorFlow

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【轉】影象卷積與濾波及高斯模糊(gauss blur)的一些知識點

對非影象邊界的畫素的操作比較簡單。假設我們對I的第四個畫素3做區域性平均。也就是我們用2,3和7做平均，來取代這個位置的畫素值。也就是，平均會產生一副新的影象J，這個影象在相同位置J (4) = (I(3)+I(4)+I(5))/3 = (2+3+7)/3 = 4。同樣，我們可以得到J(3) = (I(2)+

圖卷積網路（Graph Convolutional Network）

一. 圖簡介，圖卷積網路的出現。圖（graph）是一種資料格式，它可以用於表示社交網路、通訊網路、蛋白分子網路等，圖中的節點表示網路中的個體，連邊表示個體之間的連線關係。許多機器學習任務例如社團發現、鏈路預測等都需要用到圖結構資料，因此圖卷積神經網路的出現為這些問題的解決

【Python圖像特征的音樂序列生成】深度卷積網絡，以及網絡核心

img 對比 images 兩個避免 pytho lam 其中 src 這個項目主要涉及到兩個網絡，其中卷積神經網絡用來提取圖片表達的情緒，提取出一個二維向量。網絡結構如圖：詞向量采用預訓練的glove模型，d=50，其他信息包括了圖片的“空曠程度”、亮度、

【6年人工智慧開發】簡述卷積神經網路（CNN）

在百度做了6年人工智慧方面的程式設計開發，也有很多這方面的經驗吧，從古至今，機器人一直承載著人類巨大的夢想。隨著各類感測器、語音互動、機器識別、SLAM等技術的蓬勃發展，機器人開始從科幻作品中走出

論文解讀|【Densenet】密集連線的卷積網路（附Pytorch程式碼講解）

@[t oc] 1 簡單介紹論文題目：Densely Connected Convolutional Networks 發表機構：康奈爾大學，清華大學，Facebook AI 發表時間：2018年1月論文程式碼：https://github.com/Wang

【Ian Goodfellow課件】卷積網路

本課件主要內容包括：矩陣點乘矩陣轉置二維卷積稀疏連通性 Growing Receptive Fields 引數共享通過卷積進行邊緣檢測卷積運算效率卷積網路組成 MAX池化

【基於tensorflow的學習】經典卷積神經網路、模型的儲存和讀取

CNN發展史： 1.經典卷積神經網路以下僅列出關於CNN的深層次理解：卷積層 tensorflow中卷積層的建立函式：_conv1 = tf.nn.conv2d(_input_r, tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 6

Keras深度神經網路模型分層分析【輸入層、卷積層、池化層】

一.輸入層　　1.用途　　　　構建深度神經網路輸入層，確定輸入資料的型別和樣式。　　2.應用程式碼　　　　input_data = Input(name='the_input', shape=(1600, 200, 1)) 　　3.原始碼 def Input(shape=None, batch_sh

吳恩達【深度學習工程師】 04.卷積神經網絡第三周目標檢測（1）基本的對象檢測算法

元素需要有關卷積訓練特定步長來看選擇該筆記介紹的是《卷積神經網絡》系列第三周：目標檢測（1）基本的對象檢測算法主要內容有： 1.目標定位 2.特征點檢測 3.目標檢測目標定位使用算法判斷圖片中是不是目標物體，如果是還要再圖片中標出其位置並

圖卷積神經網路---教程

ref: https://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/ GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS THOMAS KIPF, 30 SEPTEMBER 2016 Multi-la

圖卷積神經網路--教程

ref：https://towardsdatascience.com/how-to-do-deep-learning-on-graphs-with-graph-convolutional-networks-7d2250723780 How to do Deep Learning

【深度學習筆記】關於卷積層、池化層、全連線層簡單的比較

卷積層池化層全連線層功能提取特徵壓縮特徵圖，提取主要特徵將學到的“分散式特徵表示”對映到樣本標記空間操作可看這個的動態圖，可惜是二維的。對於三維資料比如RGB影象（3通道），卷積核的深度必須

[深度學習]半監督學習、無監督學習之DCGAN深度卷積生成對抗網路(附程式碼)

論文全稱：《Generative Adversarial Nets》論文地址：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 論文全稱：《UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GEN

【深度學習】1x1卷積的作用

1x1卷積最初引起研究者的重視應該是在Network in Network這篇文章裡，後面在GoogLeNet和ResNet中都使用了1x1卷積，那麼1x1卷積到底有什麼用呢？我認為主要作用有三點：

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