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RSS订阅原创 Deep Learning on Graphs: A Survey 详细学习笔记(3)------GAE与GraphRL，Graph adversarial methods简介
前两篇文章我们介绍了论文的前两个部分GRNN和GCN，论文还剩下三个部分，分别是图自动编码、图强化学习和图对抗方法。这三部分在论文中的篇幅就不如前两部分了，作者更多的是罗列一些成果和改进，没有过多地进行讲解。下面笔者也做一个简单的介绍。GAEGAE(graph auto encodes)部分作者分为了两个部分，分别是AE和VAE，即自动编码器和变分自编码器。首先得介绍一下什么是AE。AEAE的整个过程可以通过下面这个图来概括。X通过编码器被压缩成抽象特征Z，再通过解码器把Z转换为X'。而我们
2021-10-08 10:44:36
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原创 Deep Learning on Graphs: A Survey 详细学习笔记(2)------GCNs
上一篇文章介绍了论文提出的图深度学习面临的问题和GRNN的部分，接下来这篇文章将要介绍论文提到的GCNs的部分。这一部分作者总结了许多前者提出的神经网络，有些类似有些做了改进，本文就进行相应的详略分配，不一一详解。要了解GCN，首先要搞清楚什么是图卷积。卷积的操作想必对机器学习有所了解的读者再熟悉不过了，但是图卷积又是什么。这个部分笔者结合了论文和网上一些大神写的见解做了个总体的汇总。这里非常推荐阅读下面这篇文章，这篇文章深入浅出很好地解释了图傅里叶变换。图傅里叶变换 - 知乎 (zhihu.com
2021-10-07 15:21:29
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原创 Deep Learning on Graphs: A Survey 详细学习笔记(1)------简介与GRNNs
Deep Learning on Graphs: A Survey，一篇关于图深度学习的综述，总结了多种图神经网络。
2021-10-05 09:57:38
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空空如也
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