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圖神經網絡
時間 2021-01-01
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目前,大多數圖神經網絡模型都有一個通用的架構。我將它們稱爲圖卷積神經網絡(GCNs),這些模型是可卷積的,因爲濾波器參數在圖中所有位置或者一個局部位置上( Duvenaud et al., NIPS 2015)都可以共享。 對於這些模型,它們的目標是要學習圖G=(V,E)上的信號或特徵的一個映射。它們的輸入包括: 每一個節點i的特徵描述xi,可以寫成一個N*D的特徵矩陣(N表示節點數,D表示輸入的
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