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MPNN指的是基于消息传递机制的图神经网络,它能够对图结构数据进行建模和学习。在MPNN中,节点和边都可以包含信息,每个节点和边都有一个表示向量,它们可以根据它们相邻的节点和边的信息来更新自己的向量表示。MPNN通常包括两个主要步骤:消息传
2023-03-18 田山
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Graph U-Net是一种用于图像分割的图卷积神经网络模型,其核心思想是将图卷积神经网络(GCN)和U-Net结构相结合,以处理具有复杂形状和局部关联的三维形状数据。它的设计灵感来自于传统的U-Net结构,其中编码器由一系列的卷积层和下
2023-03-18 田山
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graph isomorphism network Deep Graph Infomax (DGI)是一种无监督的图表示学习方法,由Perozzi等人在2018年提出。DGI的主要思想是最大化图结构中邻居节点的互信息,通过这种方式对节点进行
2023-03-18 TianShan
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Graph Attention Network (GAT) 是一种基于注意力机制的图神经网络模型,由Veličković等人在2018年提出。它是对GCN模型的改进,能够对图中节点的不同邻居节点赋予不同的权重,从而更加准确地学习节点之间的关
2023-03-18 TianShan
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2023-03-18 TianShan
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graph convolutional neural network GCN主要包括以下几个步骤: 图信号预处理:将原始的节点特征和边权转换为一个邻接矩阵 A。 特征变换:通过 A 和节点特征,计算出节点之间的权重和相邻节点特征之和
2023-03-18 TianShan
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Graph Isomorphism Network (GIN) 是一种基于图同构的神经网络模型,能够学习节点和图的特征表示。它由Xu等人在2019年提出,并被发表在ICLR会议上。相对于其他基于图结构的神经网络模型,GIN模型可以更好地处理
2023-03-18 TianShan
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2017-SENetSENet(Squeeze-and-Excitation Network)模块最早是在2017年由Jie Hu等人提出的,其基本思想是将卷积神经网络中的通道间关系引入到模型中,通过一种轻量级的方式学习每个通道的重要性。S
2023-03-18 田山
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RCNNRCNN(Region-based Convolutional Neural Network)、Fast R-CNN和Faster R-CNN是三种目标检测算法,它们都是基于深度学习的方法,实现了在图像中检测出目标的功能。 RCNN
2023-03-18 田山
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MobileNetV1-2017于2017年提出,其主要特点是使用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),即将传统卷积分解为两个步骤:深度卷积和逐点卷积。这种方法可以减少参数数量和计算量,从而实现
2023-03-18 田山
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