理解图卷积网络的节点分类

gcn

在过去的十年中，神经网络取得了巨大的成功。但是，只能使用常规或欧几里得数据来实现神经网络的早期变体，而现实世界中的许多数据都具有非欧几里得的底层图形结构。数据结构的不规则性导致了图神经网络的最新发展。在过去的几年中，正在开发图神经网络的各种变体，其中之一就是图卷积网络（GCN）。GCN也被视为基本的图神经网络变体之一。在本文中，我们将更深入地研究由Thomas Kipf和Max Welling开发的图卷积网络。我还将在使用NetworkX构建第一个图形时给出一些非常基本的示例。到本文结尾，我希望我们对图卷积网络内部的机制有更深入的了解。

文件下载

评论信息

zbl1243 :

一个.py文件
2021-02-02

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

理解图卷积网络的节点分类

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载