zoukankan
html css js c++ java
深入浅出的图神经网络——读书笔记6
day 6
第六章 GCN性质
6.1 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。
GCN的计算作用在其一阶子图上,CNN计算作用在中心像素附近。
3、二者卷积核的权重是处处共享的。
与CNN一样,GCN的卷积核也作用于全图所有节点,在每个节点中的计算中权重参数都是共享的。
4、从模型的层面来说,感受域随着卷积层的增加而变大。
每多一层卷积计算,中心节点就能多融合进更外一圈的信息。
6.2 GCN能够对图数据进行端对端学习
6.3 GCN是一个低通滤波器
6.4 GCN的问题——过平滑
查看全文
相关阅读:
无限极分类,递归分类
foreach加循环体与不加循环体的区别
图片base64上传时可能遇到的问题
php(curl请求)测试接口案例
PHP取得json前面有乱码(去除文件头部BOM)
PHP计算连续签到天数以及累计签到天数
原生端与服务器通过sessionid实现session共享以及登录验证
php安装xunserch
ROS学习(二)运行keyboard
ROS学习(一)Ros 中使用kinect
原文地址:https://www.cnblogs.com/xbsdloo/p/13568064.html
最新文章
C++
STL
STL
STL
STL
STL
STL
STL
Python中时间的处理之——timedelta篇
python 类变量和实例变零
热门文章
python中关于全局变量与局部变量
Python 全局变量与global关键字
python中数组的del,remove,pop区别详解
彻底搞懂Scrapy的中间件(三)
彻底搞懂Scrapy的中间件(一)
彻底搞懂Scrapy的中间件(二)
Scrapy爬虫入门教程一 安装和基本使用
python sys模块详解
获取客户端IP地址
json_decode与json_encode容易被忽视的点
Copyright © 2011-2022 走看看