图神经网络表达能力有多强?(how powerful are graph neural networks).zip

qq_45867 16 0 ZIP 2020-08-19 18:08:40

图神经网络表达能力有多强?阅读这篇文章,个人自见分晓。

推荐下载

神经网络与机器学习NeuralNetworksandLearningMachines((加)SimonHaykin)高清英文原版pdf

Coursera-Deep-Neural-Networks-with-PyTorch:具有PyTorch分类分配的Coursera深度神经网络

DLND02_Neural_Networks Udacity深度学习纳米学位| 课程02:神经网络

分章节给出了Pattern Recognition with Neural Networks in C++(C++在模式识别与神经网络应用)的代码,对于初学者有较好的借鉴作用

这是发表在自动化学报上的模糊神经网络函数逼近的论文,感觉挺不错

讨论了ChatGPT技术的对话生成模型,并提供使用教程、方法、技巧以及解答了常见问题。

以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象,并建立某种简化模型,就称为人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,缩写ANN)

我们将介绍图神经网络(GNN)的形式,它是定义图数据上的深度神经网络的一般框架。关键思想是,我们想要生成实际上依赖于图结构的节点的表示,以及我们可能拥有的任何特征信息。

用户评论

请输入评论内容

评分：

暂无评论