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带你换个角度理解图卷积网络

摘要:本文带大家从另一个角度来理解和认识图卷积网络的概念。 本文分享自华为云社区《技术综述十二:图网络的基本概念》,原文作者:一笑倾城。 基础概念 笔者认为,图的核心思想是学习一个函数映射f(.)f(.),借助该映射,图中的节点可以聚合自己的特征与邻居节点的特征,从而生成该节点的新特征表示。 Figure 1. 图的一般推理过程[1] 图神经网络 Vs. 卷积神经网络 如图2所示,卷积神经网络的输入数据一般是规则的矩阵类型数据,例如图片。每个节点和其它节点的空间关系是固定的。而图神经网络的输入数据一般表现为不规则的拓扑结构,节点与节点的关系非常复杂,节点间的空间关系一般不做约束,节点间是否存在连接以及连接的数量不做约束。复杂的网络还涉及到连接的方向和子图等概念。 Figure 2. 图网络和卷积网络[1] 如图3所示,如果将图的每个节点等价视为图像中的每个像素,其实,图的工作过程可以类比CV中的经典问题:semantic segmentation。 Figure 3. semantic segmentation[2] 图的基础组件及其实现 图在工作过程中,主要需要处理的问题有两个,一个...

低代码平台选型时,一定要评估的哪几个方面?

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