GCN开山之作精读，主观翻译和详细公式推导，半监督图节点学习问题 最近在阅读GCN网络的文献《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》，有一些收获，想分享给大家，希望对大家有帮助。我会主观翻译前半部分内容，并把我当时陷入思考的句子进行解释，解释部分用中文中括号标注【】，之后我会向大家详细推导一下各个数学公式和理解。本人学术能力不高，如有错误，还望批评指正。建议具备一些图和深度学习理论基础者拜读。在word中编辑的，因此都是图片，见谅。

大学英语精读教程课件1-3册PPT

2016CFA二级Notes3中文版精读.pdf

人工智能-机器学习-计算机辅助教学在大学英语精读课上的应用一个新模式和一项实证研究.pdf

许多研究表明，我们可以通过猪的日常行为来推断其健康状态，所以如何有效观察「猪」的行为显得极其重要，这可以保证我们在「必要时」采取迅速的干预行动，以保证猪的健康状态。 长时间观察动物的行为很难人工完成，因此通常情况下采取的方案是使用基于传感器的自动化系统。 自动识别系统的使用可以大大简化对猪的行为的研究，尤其是基于计算机视觉的系统。其优势在于，它们可以对目标进行有效的状态评估，同时也不会影响动物的正常行为。近年来，这一方向的研究已经引入了深度学习的方法，并表现出不错的效果。传统意义上的「目标」和「关键点」检测器已被用于检测单个动物。虽然效果良好，但是边界框以及稀疏关键点无法追踪动物的轮廓，从而会导致丢失许多有效信息。

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研究生英语精读教程教师参考书（第三版上），可以作为答案用书。当然学好英语用它，不知道有没有帮助。

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