《Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks》論文理解
1.LGCL算法框架 使得卷積神經神經網絡無法直接應用於圖數據的原因主要有兩個： （1）圖數據沒有固定數量的領域節點； （2）圖數據的節點沒有顯式或者隱式的順序； 在LGCL算法中，作者通過k-最大節點選擇部分確定圖數據的鄰域節點以及領域節點的順序;通過1-D卷積神經網絡將節點的鄰域信息進行卷積形式的信息聚合得到輸出。下圖爲LGCL的算法流程圖。 2.k-最大節點選擇 k-最大節點選擇的主要目的就
相關文章
- 1. 《Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks》
- 2. 論文解讀：Graph Convolutional Networks for Text Classifification
- 3. Inverting Convolutional Networks with Convolutional Networks 論文理解
- 4. 《Dual Graph Convolutional Networks for Graph-Based Semi-Supervised Classification》論文理解
- 5. 《GRAPH ATTENTION NETWORKS》論文理解
- 6. 圖神經網絡論文閱讀(四) Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks, KDD2018
- 7. 論文筆記：LCML 2019 Simplifying Graph Convolutional Networks
- 8. 論文淺嘗 | GEOM-GCN: Geometric Graph Convolutional Networks
- 9. 《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》論文理解
- 10. 《Multi-Label Image Recognition with Graph Convolutional Networks》論文理解
- 更多相關文章...
- • CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
- • PHP 文件處理 - PHP教程
- • Scala 中文亂碼解決
- • Docker 清理命令
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 《Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks》
- 2. 論文解讀：Graph Convolutional Networks for Text Classifification
- 3. Inverting Convolutional Networks with Convolutional Networks 論文理解
- 4. 《Dual Graph Convolutional Networks for Graph-Based Semi-Supervised Classification》論文理解
- 5. 《GRAPH ATTENTION NETWORKS》論文理解
- 6. 圖神經網絡論文閱讀(四) Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks, KDD2018
- 7. 論文筆記：LCML 2019 Simplifying Graph Convolutional Networks
- 8. 論文淺嘗 | GEOM-GCN: Geometric Graph Convolutional Networks
- 9. 《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》論文理解
- 10. 《Multi-Label Image Recognition with Graph Convolutional Networks》論文理解