Repo for "Can GCNs Go as Deep as CNNs?"

最新推荐文章于 2021-12-29 10:32:30 发布
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本文简要介绍了作者在浏览GCNs（图卷积网络）相关的GitHub资源时的感受，并附上了具体的GitHub链接。对于想要深入了解图卷积网络及其应用的读者来说，这是一个很好的起点。

刚刚浏览了下关于GCNs的Github,链接https://github.com/lightaime/deep_gcns。模糊啊！！！

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Error: Failed to download metadata for repo ‘xxx‘ Cannot download repomd. xml解决方案
weixin_43178406的博客
09-16 4万+
 本文主要介绍了Error: Failed to download metadata for repo ‘nvidia-driver -local- rhel8’ : Cannot download repomd.xml: Cannot download repodata/ repomd. xml:All mirrors 解决方案，希望能对学习Linux的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
ICCV2019点云论文 ResGCN-Can GCNs Go as Deep as CNNs
碧落的博客
08-03 3414
ICCV 2019 Oral论文速读 残差图卷积网络-Can GCNs Go as Deep as CNNs Arxivpaper：https://arxiv.org/abs/1904.03751 Github：https://github.com/lightaime/deep_gcns ...
DeepGCNs- Can GCNs Go as Deep as CNNs?
Lyp_student的博客
11-18 826
本篇文章主要阐述了我们怎么去构建一个网络使得GCN能够堆叠更深的层且不会发生梯度消失的问题。讲了3个method：1.Resnet 2.Densenet 3.Dilated convolutions 。 该模型的很多技巧以及method对其他的方向感觉有比较大的借鉴意义。 Introduction 在目前我们所用到的GCN中，一般layers都大致在4层左右，并不会堆叠更多，主要是因为随着层数的增...
_DeepGCNs Can GCNs Go as Deep as CNNs.pdf
04-08
Convolutional Neural Networks (CNNs) achieve impressive performance in a wide variety of fields. Their success benefited from a massive boost when very deep CNN models were able to be reliably trained. Despite their merits, CNNs fail to properly address problems with non-Euclidean data. To overcome this challenge, Graph Convolutional Networks (GCNs) build graphs to represent non-Euclidean data, borrow concepts from CNNs, and apply them in training. GCNs show promising results, but they are usually limited to very shallow models due to the vanishing gradient problem
ResGCN-Can GCNs Go as Deep as CNNs? 两份PPT（官方PPT和会议PPT）.zip
08-12
ResGCN-Can GCNs Go as Deep as CNNs? 两份PPT（官方PPT和会议PPT）超值资源分享
小白科研笔记：简析论文DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs
Niuip的博客
05-14 1872
1. 前言 这篇博客主要分析一篇ICCV 2019的一篇深度图卷积网络性能的文章DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs。这篇文章的核心创新点是把残差连接（Residual Connection）和全连接方式（Dense Connection）从二维卷积迁移到图卷积中，同时把空洞卷积（Dilated Convolution）概念延伸至图卷积中。这篇文章其实比较通俗易懂，咱就直接讲解核心点。 2. 创新点 2.1 图神经网路的残差连接 作者所做的所有实验都是关于室内场景下点云
论文笔记：DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?
qq_44015059的博客
05-03 1506
前言 GCN与CNN有很多相似之处。GCN的卷积思想也是基于CNN卷积的优秀表现所提出的，。GCN由于其表达形式和卷积方法特殊性，在节点分类任务(引文网络)中，只有简单的3-4层可以把任务完成的很好。但是对于一些其他的的任务，可能浅层的网络模型没有办法很好的处理数据。但是当把GCN的层数增多之后，会出现梯度消失和over-smoothing的问题，与当时CNN的层数加深出现的问题相似，因此自然想到...
as-repo-Centos
最新发布
11-13
as-repo-Centos
deep_gcns：“ DeepGCN：Tensorflow Repo：GCN可以像CNN一样深吗？” ICCV2019口头https://www.deepgcns.org
02-25
DeepGCN：GCN可以像CNN一样深入吗？ 在这项工作中，我们提出了成功训练非常深的GCN的新方法。 我们从CNN借用概念，主要是残差/密集连接和膨胀卷积，然后将其适应GCN架构。 通过广泛的实验，我们证明了这些深层GCN...
repo for mac
03-16
"Repo for Mac" 是一个专为苹果Mac操作系统设计的Git管理工具。Repo是由Google开发的命令行工具，它封装了Git的部分功能，旨在简化Android项目的版本控制操作，但其实它的用处并不仅限于此，也可以广泛应用于其他...
yum安装 ssh：Failed to download metadata for repo ‘AppStream’
01-09
Failed to download metadata for repo 'AppStream' 各种尝试，折腾出了另一个错： Repository base is listed more than once in the configuration 意思是仓库配置重复，于是查看配置文件： cd /etc/yum.repos.d...
ResGCN-Can GCNs Go as Deep as CNNs 论文ppt
08-12
ResGCN-Can GCNs Go as Deep as CNNs.pptx 论文ppt 可修改
论文笔记：Can GCNs Go as Deep as CNNs
No_max的博客
08-03 653
论文笔记：Can GCNs Go as Deep as CNNs? 摘要 CNN 的成功来源于可以训练深度模型，从而能够大量提升。但是CNN不能处理非欧数据。 GCN可以处理非欧数据，借鉴了CNN的概念来训练模型。但是由于梯度消失(图1)因此局限于非常浅(3-4层)的模型. 本文展示了新的训练深度GCN的方式。借鉴CNN的 residual / dense connections 和 dilat...
【论文阅读】DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?
heiha1232的博客
07-31 746
【论文阅读】DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?1. Introduction2. Methodology2.1 图上的表征学习 图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural networks, GCNs）用于表征非欧几里得空间（non-Euclidean）的数据。但由于梯度消失问题，GCNs的层数通常不深，感知域范围有限，本文提出了一种训练更深GCNs的方法。 1. Introduction GCN现阶段被广泛应用于social networ
DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs ICCV2019
weixin_38313113的博客
04-08 426
贡献 CNN 的成功来源于可以训练深度模型，从而能够大量提升。但是CNN不能处理非欧数据。 GCN可以处理非欧数据，借鉴了CNN的概念来训练模型。但是由于梯度消失(图1)因此局限于非常浅(3-4层)的模型. 本文展示了新的训练深度GCN的方式。借鉴CNN的 residual / dense connections 和 dilated conv 改进到 GCN 1. GCN网络结构 ...
DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?
Milkha的博客
03-17 793
???? 文章目录1 前言2 问题定义3 DeepGCN3.1 Residual Learning for GCNs3.2 Dense Connections in GCNs3.3 Dilated Aggregation inn GCNs4. 总结 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.03751.pdf 源码：deep_gcns_torch 来源：ICCV, 2019 关键词：GCNPoint Cloud Segmentation, Point Cloud Segmentati
DeepGCNs:Can GCNs Go as Deep as CNNs? 论文学习笔记
weixin_43279911的博客
12-10 1264
DeepGCNs:Can GCNs Go as Deep as CNNs? 论文学习笔记 一个好笔记的意义就在于：可以不用看原文 -------鲁树人(滑稽) Abstract 目前GCN由于受限于梯度消逝的问题，都比较浅层（一般小于4） 本文将几个在深度CNN中使用的技巧：residual connections，dense connection...
论文阅读: DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?
sigmoidAndReLU的博客
12-29 2066
论文名称：图卷积神经网络可以走向更深吗？（究极缝合怪） 出自：ICCV 2019 Oral 作者单位： 阿卜杜拉国王科技大学 引言： 卷积神经网络很好，因为它很深，并且由残差连接保证性能的提高。在现有的GCN只有三到四层，而本文提出的缝合怪有56层。 ...
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