关于GCN的讲解视频

最新推荐文章于 2025-11-06 14:12:08 发布
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st-Gcn训练跳绳识别模型三：自动提取视频数据生成npy代码解析
a_Loki的博客
07-18 135
该脚本利用YOLOv8-Pose模型提取视频中的运动骨架数据，用于跳绳动作识别。它能处理跳绳（标签1）和非跳绳（标签0）两类视频，通过逐帧检测17个COCO关键点并归一化坐标，生成(2,100,17,1)维度的.npy文件。脚本支持动态分辨率处理，每100帧保存为一个样本，不足部分采用镜像填充补齐。标签信息存储在JSON文件中，便于后续模型训练。主要特点包括：批量处理视频、自动填充短片段、严格数据格式验证，并支持增量更新标签文件。输出数据可直接用于ST-GCN等动作识别模型的训练。
ST-GCN 论文解读
一杯水果茶！足矣~
04-09 3877
通过将图神经网络扩展到时空图模型，设计一种用于动作识别的骨架序列的通用表示，称为时空图卷积网络(ST-GCN)。
GCN-图卷积神经网络算法讲解（通俗版）
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weixin_50706330的博客
10-24 3万+
GCN-图卷积神经网络算法讲解（通俗版）
讲GCN的最好的资料
08-30
Thomas Kipf亲自做的，非常详细，细致，很有收获！
Videos as Space-Time Region GraphsGCN在视频识别的应用
菜鸟中的菜中菜的博客
10-19 743
Videos as Space-Time Region Graphs 参考 主要创新点是利用图卷积网络来处理视频问题。本文通过物体检测算法来获取graph中的节点，再计算节点之间的关联性，进而构建整个graph。 graph中的node是指视频的不同帧所检测到的物体proposals，这些node以两种关系进行连接：（1）是否具有一定的相似性（2）在时间和空间位置上是否相关。 ...
GCN入门讲解
duanyuchen的博客
02-04 584
https://towardsdatascience.com/how-to-do-deep-learning-on-graphs-with-graph-convolutional-networks-7d2250723780 不得不说人家国外博客讲解的比国内博客好太多了
GCN详解
真滴不可理喻的博客
01-27 1万+
GCN详解，原来GCN这么简单
STGCN-PyTorch-master.zip_STGCN 代码分析_STGCN pytorch_stgcn_stgcn d
07-15
- **人体动作识别**：STGCN在监控视频、游戏控制、虚拟现实等场景下有广泛的应用，能有效识别复杂的人体动作。 - **其他时序数据处理**：STGCN的时空建模能力使其适用于交通流量预测、心电图分析等领域。 4. **...
GCN代码解析
NLP与推荐算法
09-26 2360
hi，在上一篇博文下，分析理解并用自己数据实现代码。 GCN是在CF之上利用图模型做的推荐，不需要user或item特征，仅仅只需要user-item点击日志即可。我喜欢简单的。 For Video Recommendation in Deep learning QQ Group 277356808 视频推荐深度学习加这个群 For Visual in deep learning QQ Group629530787 视觉深度学习加这个，别加错 I'm here waiting for you .
GCN图卷积神经网络入门讲解+实战结印识别--详细注释解析恩培作品4
thujiang000的博客
02-05 3149
讲解GCN基本原理并实战演练
【GCN】图卷积神经网络讲解
m0_51377238的博客
01-09 2039
图卷积神经网络是一种用于处理图结构数据的神经网络。在GCN中，图结构数据指的是由节点node（如人、地点、物体）和边edge（表示节点间的关系或连接）组成的数据。GCN的工作原理是通过卷积操作来聚合和转换节点及其邻居节点的信息。这样做可以捕获图中的局部结构特征，类似于传统卷积神经网络（CNN）在图像处理中捕获像素的局部特征。GCN特别适合于那些节点表示和节点间关系都很重要的问题，如社交网络分析、分子结构识别、推荐系统等。
GCN（图卷积神经网络）详解
一去不复返的通信er
11-12 6867
详细的GCN分析
【GCN】全网最简单细致理论讲解
WANGYANG的博客
05-31 3861
百度百科的定义是这样的人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写ANN），简称神经网络（Neural Network，缩写NN），是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络是一种有监督的机器学习算法，广泛地应用于分类预测、图像识别等领域。个人理解简而言之，神经网络是通过可训练的参数来逼近或拟合我们想要的曲线或曲面，从而解决分类或回归问题。
浅谈GCN
宁静致远
06-17 2万+
GCN(Graph convolution Network)是Convets在图结构上的自然推广。卷积神经网络是采用局部感知区域、共享权值和空间域上的降采样，相对于位移、缩放和扭曲，具有稳定不变的特性，能够很好的提取图像的空间特征。图结构不具备图片的平移不变性，传统的卷积方式不适用于图结构。图中每个节点的邻域节点数目不一致，无法用同样尺寸的卷积核进行提取特。 而GCN的本质就是提取图的结构...
图卷积神经网络GCN详解
m0_59777389的博客
08-07 1339
神经网络中的权重可通过监督学习，或者无监督学习（也叫自监督学习）方式获得。对于监督学习任务，比如半监督学习节点分类，如已知部分节点类别，可构建损失函数。比如以v节点为例，将其输入图卷积神经网络得到嵌入，再加预测头预测是否发生欺诈，将预测结果与真实结果比对，算出如交叉熵损失函数（用于分类任务），目标是迭代优化神经网络权重，使交叉熵损失函数最小化，这是训练过程。若是无监督学习且没有节点标签，可借鉴。
深入理解图卷积神经网络(GCN)原理
fs1341825137的博客
11-19 2万+
深入理解图卷积神经网络(GCN)原理 文章目录深入理解图卷积神经网络(GCN)原理前言一、为什么需要GCN二、GCN的原理1.图的定义2.GCN来了2.1 矩阵计算公式2.2 以小规模矩阵讲解公式含义2.3 综上所述：三、GCN有多牛总结 前言 深度学习的发展日新月异，从经典的深度网络（DNN、CNN、RNN）到GAN、强化学习。深度学习覆盖的应用场景越来越丰富。今天介绍的图神经网络是另一类深度学习方法。虽然，图神经网络也可以纳入深度学习的范畴，但它有着自己独特的应用场景和算法实现，对初学者并不算太友好
快速理解图神经网络（GCN）
shanwenkang的博客
06-02 5989
网上对图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks）的介绍大都说的云里雾里，让人看了不甚明白，无意中找到了篇很好的文章，让我对图神经网络中f(X, A) = D⁻¹AX这个式子有一个很清楚的了解。本文主要参考这篇文章，强烈建议大家去读一下原文： https://towardsdatascience.com/how-to-do-deep-learning-on-graphs-with-graph-convolutional-networks-7d2250723780。 介绍 本文的
【gcn】 【亲测免费】 GCN (Graph Convolutional Networks) 教程【GCN】
最新发布
gitblog_00367的博客
11-06 727
**GCN**，全称 Graph Convolutional Networks，是由 Thomas Kipf 和 Max Welling 在2016年提出的一种用于处理图数据的深度学习模型。该项目是基于 PyTorch 实现的，旨在提供一种简洁且高效的框架来实现图卷积网络。GCN 主要应用于半监督节点分类任务，在社交网络分析、推荐系统和化学分子结构分析等领域有着广泛的应用。 ## 2. 项目快速
图卷积网络（GCN）全解析
hello.reader
12-25 1万+
图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）是一类专门用于处理图数据的神经网络模型。它将图的拓扑结构与节点特征结合起来，通过图卷积操作来提取节点之间的关系和特征信息。相比传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），GCN能够直接在不规则的图结构上运行，而无需将其转换为规则的网格数据。在深入了解图神经网络（Graph Neural Network, GNN）之前，需要理解图的基础知识。
gcn的讲解ppt
03-30
### 关于GCN（图卷积网络）的PPT讲解资料 在寻找有关 **Graph Convolutional Network (GCN)** 的 PPT 讲解资料时，可以参考一些公开资源以及学术分享平台上的内容。以下是几个可能的方向： #### 1. 学术会议与研讨会材料 许多高校和研究机构会在其官方网站上发布关于 GCN 或其他图神经网络相关内容的讲义或幻灯片。例如，在引用中提到的内容表明，某些培训课程已经涵盖了 GCN 和 GAT 等前沿技术[^3]。这些课程通常会提供配套的教学材料。 #### 2. 开源项目中的教学文档 开源社区如 GitHub 上存在大量针对 GCN 的教程和演示文件。通过搜索关键词 `GCN tutorial` 或者 `Graph Convolutional Networks slides` 可能找到适合的 PPT 文件。此外，引用[2] 提到过 Temporal Graph Neural Networks 的相关内容，其中也可能涉及 GCN 的基础概念及其扩展应用[^2]。 #### 3. 教育网站与在线平台 Coursera、edX 等教育平台上开设了一些专注于机器学习特别是深度学习领域内的专项课程，其中包括对 GCN 的详细介绍。虽然不一定是以传统意义上的 PowerPoint 形式呈现，但视频讲座配合笔记同样能够起到很好的辅助作用。 #### 示例代码片段展示如何加载并查看本地存储的一个简单 pptx 文档： ```python from pptx import Presentation def load_presentation(file_path): prs = Presentation(file_path) text_runs = [] for slide in prs.slides: for shape in slide.shapes: if not shape.has_text_frame: continue for paragraph in shape.text_frame.paragraphs: for run in paragraph.runs: text_runs.append(run.text) return "\n".join(text_runs) example_file = 'path_to_your_gcn_presentation.pptx' content = load_presentation(example_file) print(content[:50]) # 打印前五十字符作为预览 ``` 此脚本可以帮助快速浏览下载下来的任何 .pptx 格式的文件内容以便确认是否满足需求。 ---
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