图卷积入门及理解

最新推荐文章于 2025-10-09 10:22:16 发布
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#人工智能 #算法

博主记录了近期看到的适合入门理解图卷积的博客，提到从全局观理解GCN，跳出复杂数学公式，还提及一篇GCN解析博客，暂时跳过公式推导，先找应用点。
计算机视觉-项目1 卷积入门
11-21
神经网络的搭建和训练是卷积入门的核心，其中涉及到理解卷积层、池化层、全连接层等网络层次的结构和作用。逐步掌握深度神经网络的基本原理，包括前向传播、反向传播以及损失函数等概念，对于理解整个网络的工作流程...
使用自定义层实现图卷积神经网络 GCN 的方法
08-15
开发者需要理解图卷积网络的数学原理，包括图的拉普拉斯矩阵、特征分解以及在图上的卷积操作。同时，还需要能够熟练使用深度学习框架提供的操作接口，将数学模型转化为实际可运行的代码。 在实际应用中，GCN可以...
图卷积网络（Graph Convolutional Network）
热门推荐
chensi1995的博客
08-16 7万+
一. 图简介，图卷积网络的出现。 图（graph）是一种数据格式，它可以用于表示社交网络、通信网络、蛋白分子网络等，图中的节点表示网络中的个体，连边表示个体之间的连接关系。许多机器学习任务例如社团发现、链路预测等都需要用到图结构数据，因此图卷积神经网络的出现为这些问题的解决提供了新的思路。下图就是一个简单的图结构数据： 图上的神经网络，最早由Joan Bruna于2014年在论文Spect...
图像卷积
lwycc2333的博客
05-07 266
1. tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共五个参数： 第一个参数input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch, in...
一图看懂图卷积网络GCN
最新发布
xian0710830114的专栏
10-09 1103
我们熟悉的卷积常用来处理图片，靠滑动窗口提取局部像素特征；而图卷积网络（GCN），是把这种“找局部关联”的思路，用到了更灵活的“图”数据上。
图卷积网络GCN入门系列
梦家の博客
04-28 614
原文首发于个人站点 图卷积网络入门系列 | 梦家 公众号：【DreamHub】 对于图卷积网络GCN的研究已经有一段时间了，在实习阶段应用较多且符合自己在校的复杂网络研究方向，但一直没有时间对其进行总结和梳理。因此，在这毕业前利用这漫长的假期对图卷积网络进行再一次回顾，来加深自己的理解并解答自己理论的问题！对于仍存在的疑惑待以后实践中解决！ 图卷积网络入门系列 GCN涉及的理论较多所以文章篇幅...
什么是图像卷积
naruhina的博客
03-08 2万+
本文章内容 1 连续时间信号的卷积 2 离散时间信号的卷积 3 图像卷积是什么 4 图像卷积的一些应用 文章由我们熟悉的一维连续时间信号的卷积逐渐过渡到图像卷积。文章是循序渐进的，希望想要了解的朋友们可以耐心读一读。本人理解有限，如有错误还请指出 （1）先看连续时间信号的卷积： 可以看到对与连续时间信号而言，卷积是一种特殊的积分运算，它的过程就是一个函数固定不动，另一个函数先以y轴为对称轴反...
Pytorch基础知识和函数的学习：图像卷积的理解和实践
xulibo5828的博客
08-25 1303
卷积是深度学习中的一个重要概念,特别是在计算机视觉任务中广泛应用。卷积操作是通过一个卷积核(也称为滤波器)在输入数据上滑动,进行局部特征提取的过程。PyTorch提供了强大的卷积功能支持。
图神经网络（GNN）入门笔记（2）——从谱域理解图卷积，ChebNet和GCN实现
litble的成(tui)长(fei)史
11-08 1314
与谱域图卷积（Spectral Domain Graph Convolution）对应的是空间域（Spatial Domain）图卷积。本节学习的谱域图卷积指的是通过频率来理解卷积的方法。
图卷积神经网络1-谱域图卷积：拉普拉斯变换到谱域图卷积
yilulvxing的博客
11-29 8426
备注：本篇博客摘自某培训机构上的图神经网络讲解的视频内容，该视频关于图神经网络入门讲解、经典算法的引入和优缺点的介绍比较详细，逻辑主线也比较清晰。因此记录分享下。 目录： 图卷积近年发展 图卷积简介 2.1. 经典卷积神经网络的应用 2.2. 经典卷积神经网络的局限 2.3. 如何将卷积操作拓展到图结构数据中？ 谱域卷积 3.1. 图谱卷积背景知识 3.2. 图谱卷积的数学知识 3.3. 图傅里叶变换 3.4. 图傅里叶反变换 3.5. 图傅里叶正变换 3.6. 经典傅里叶变换与图傅里叶变换的对比 3.
图卷积的理解
qq_45312141的博客
05-25 1395
图卷积的理解1、拉普拉斯矩阵的谱分解（特征分解）2、如何从传统的傅里叶变换、卷积类比到Graph上的傅里叶变换及卷积？3、为什么拉普拉斯矩阵的特征向量可以作为傅里叶变换的基？特征值表示频率？4、Deep Learning中的Graph Convolution[5、GCN中的Parameter Sharing](https://zhuanlan.zhihu.com/p/72373094) 1、拉普拉斯矩阵的谱分解（特征分解） 2、如何从传统的傅里叶变换、卷积类比到Graph上的傅里叶变换及卷积？
图卷积
HeavenerWen的博客
05-21 403
图卷积 之前的时候的实现不好被调用. Graph 矩阵 非常大 现在直接调用别人的，所以，不用考虑洗漱的。
关于图卷积
qq_45670407的博客
04-07 1203
关于深度学习中的图卷积
图卷积（GCN）
weixin_64443786的博客
08-17 718
GNN
卷积神经网络(CNN)——图像卷积
weixin_44042453的博客
08-15 5181
卷积神经网络(CNN)——图像卷积
OpenCV图像处理----图片卷积
bjsyc123456的博客
05-15 3300
图片卷积 图像滤波是尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 线性滤波是图像处理最基本的方法，它允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。首先，我们需要一个二维的滤波器矩阵(卷积核)和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。 对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当
如何通俗理解图卷积网络
weixin_35750747的博客
12-18 521
图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN) 是一种深度学习模型，用于处理图形数据。它主要用于节点分类、边分类和图分类等任务。 在深度学习中，通常使用卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 处理图像数据。图卷积网络的概念与 CNN 相似，都是通过卷积操作来提取图像中的特征。但是，图卷积网络与 CNN 不同的是，它处理...
图卷积神经网络实战教程
图卷积神经网络的学习曲线相对陡峭，需要从图论的基础知识开始，逐步学习图数据的表示方法、GCN的理论和算法细节，最终通过实际案例加深理解。对于希望掌握这一技术的初学者和从业者而言，这些资料能够提供一个系统...
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