Heterogeneous Graph-based Knowledge Transfer for Generalized Zero-shot Learning基於異構圖的知識遷移
文章目錄 相關介紹 摘要 main contributions 算法步驟 1. 計算代表節點 2. 異構圖神經網絡的構建 3.訓練過程 4. 測試階段 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1911.09046 相關介紹 摘要 作者提出了一種新的基於異構圖的知識轉移方法(HGKT)，該方法利用圖神經網絡來實現對不可見類和實例的不可知。具體來說，利用所看到的類的高級代表節點構造一個結
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