GCN图卷积网络的理解.docx

讲解很详细,初学者值得一看。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色

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。