Yuetian_w的博客

将卷积运算符推广到不规则域通常表示为邻域聚合或消息传递方案。通过表示层中节点的节点特征和表示节点之间的（可选）边缘特征。

尽管 PyG 已经包含许多有用的数据集，我们也可以通过继承使用自己的数据集。提供 2 种不同的DatasetInMemoryDataset：使用这个Dataset会一次性把数据全部加载到内存中。Dataset: 使用这个Dataset每次加载一个数据到内存中，比较常用。我们需要在自定义的Datasetraw_dir: 存放原始数据的路径，一般是 csv、mat 等格式: 存放处理后的数据，一般是 pt 格式 ( 由我们重写process()方法实现)。

而现实生活中，通常数据集中大量数据是无标记的，只有很少一部分是有标记的。Co-training 是基于分歧的方法，其假设每个数据可以从不同的角度（view）进行分类，不同角度可以训练出不同的分类器，然后用这些从不同角度训练出来的分类器对无标签样本进行分类，再选出认为可信的无标签样本加入训练集中。显然，属于同一连通成分的示例必然属于同样的类别，而未标记示例可以帮助学习算法了解图中的连通性（了解分布D），因此，通过利用未标记示例，学习算法可以使用较少的有标记示例达到原来需要更多的有标记示例才能达到的效果。

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论文阅读笔记：View-GCN: View-based Graph Convolutional Network for 3D Shape Analysis

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深度学习初见同类框架]]pytorch：动态图优先TensorFlow：静态图优先define——>run评分：]pytorch生态：

原论文出处：https://www.nature.com/articles/nature14539by Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey HintonNature volume521, pages436–444 (28 May 2015）找到一篇很好的翻译，转载收藏：译者：零楚L（https://www.cnblogs.com/lingchuL/）论文中大量使用貌似作者默认术语但又难以赋予合适中文意义或会造成歧义的词语及其在本文中将采用的固定翻译有：