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標簽 > 圖卷積網絡
圖卷積網絡(GCN)是一個對圖數據進行操作的神經網絡。GCN 是一類非常強大的用于圖數據的神經網絡架構。事實上,它非常強大,即使是隨機初始化的兩層 GCN 也可以生成圖網絡中節點的有用特征表征。
圖卷積網絡(GCN)是一個對圖數據進行操作的神經網絡。GCN 是一類非常強大的用于圖數據的神經網絡架構。事實上,它非常強大,即使是隨機初始化的兩層 GCN 也可以生成圖網絡中節點的有用特征表征。
展示了這種兩層 GCN 生成的每個節點的二維表征。請注意,即使沒有經過任何訓練,這些二維表征也能夠保存圖中節點的相對鄰近性。
命名實體識別(NER)是信息抽取的一項基本任務,它的目的是識別文本片段中的實體及類型,如人名(PER),地名(LOC)和組織名(ORG)。命名實體識別在...
用圖神經網絡(GNN)做CV的研究有不少,但通常是圍繞點云數據做文章,少有直接處理圖像數據的。其實與CNN把一張圖片看成一個網格、Transformer...
論文:A Hierarchical Graph Network for 3D Object Detection on Point Clouds 由于大多...
2021-06-21 標簽:圖卷積網絡 6203 0
為了避免上述問題,來自中科院自動化所、北京中醫藥大學的研究者們提出一個執行圖像語義分割任務的圖模型 Graph-FCN,該模型由全卷積網絡(FCN)進行初始化。
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