卷积神经网络是深度学习最重要的模型之一。本书是卷积神经网络领域的入门读物,假定读者不具备任何机器学习知识。书中尽可能少地使用数学知识,从机器学习的概念讲起,以卷积神经网络的最新发展结束。本书首先简单介
基于优化的GNN攻防 在这项工作中,我们首先提出一种新颖的基于梯度的图神经网络(GNN)攻击方法,该方法可简化处理离散图数据的难度。 与当前对GNN的对抗性攻击相比,结果表明,仅对少量的边缘扰动(包括
图卷积神经网络在推荐系统的应用
GAT and GCN.pdf 图卷积
GCN讲稿,主要介绍GCN基础知识,介绍如何将非欧数据Graph通过傅里叶变换,变换到频域。同时在频域中引入卷积。文档来自中科院深圳先进院的汇报!
本文详细介绍了Python实现的图神经网络算法gcn.py的算法原理、代码实现及应用场景,并对其进行了深入的分析和解读。其中包括了如何利用gcn.py进行节点嵌入、图嵌入、连接预测等多个方面的应用。如
感受野的概念 在卷积神经网络中,感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是,特征图上
详细解读了卷积神经网络是如何工作的,从CNN卷积层、激活层、池化层到全链接层,及多层CNN作用进行了通熟易懂的讲解
matconvnet卷积神经网络的手册. CNN最近非常火,这是一个2012年在imagenet挑战赛上获得冠军的网络。本人也在使用,很好用,适合于图像分类检索等。
本书用极少的数学知识,深入浅出地介绍了机器学习、卷积神经网络的相关概念以及实践中特别重要的数据预处理。书中没有借助深度学习库,完全使用Python语言基于NumPy库实现了神经网络和卷积神经网络,并给
