与cnn和rnn类似，图节点的特征表达仍是非欧数据机器学习的关键任务之一，虽然有些传统的利用领域知识定义手工特征的方法，但从数据中自动学习特征，实现端到端的预测仍是大家希望的共同目标。

2025年1月21日 · 本文将聚焦 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 、 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN） 、 图神经网络（Graph Neural Network, GNN） 三大经典网络结构，带你从原理、特点、应用和未来发展等多维度进行深入对比。 无论你是初入门的深度学习爱好者，还是资深算法工程师，都能从本文中收获有价值的知识点。 什么是 CNN、RNN、GNN？ 在深入对比之前，我们先用简洁的语言概括三大网络的 定义 与 应用重点。 以 卷积操 …

2020年8月19日 · cnn 主要用于处理图像数据，rnn 用于处理序列数据，而 dnn 是一个通用的深度神经网络架构，可以应用于各种不同类型的数据。这些神经网络架构也可以结合使用，以解决复杂的多模态问题。

2024年5月13日 · 本文提出了一个新颖的CNN2GNN框架，通过蒸馏将CNN和GNN统一在一起。 设计可微稀疏图学习模块 (differentiable sparse graph learning module)作为网络的头部，动态学习图以进行归纳学习。 引入基于响应的蒸馏 (response-based distillation)，将知识从CNN转移到GNN，并桥接这两个异构网络。 CNN通常会堆叠大量的卷积神经层来提高表示能力。 但是庞大的网络需要大量的资源用于存储和优化。 这些线性投影可能会限制提取多类型表示的能力，例 …

5 天之前 · 以下是DNN（ 深度神经网络 ）、CNN（ 卷积神经网络 ）、RNN（ 循环神经网络 ）、GNN（ 图神经网络 ）的核心搭建方法及代码示例（基于 Keras / PyTorch ），按场景和结构分类讲解： 1. DNN（深度神经网络） 特点：多层全连接网络，用于结构化数据（如表格数据、特征向量）。 搭建步骤：

【gnn】第一章：图神经网络入门 一、图神经网络是干什么的？ 我们之前学的MLP、CNN、RNN、Transformer等深度学习架构，处理的都是 结构化数据 ，比如二维表格数据、图像数据、时序数据、自然语言、视频数据、语音数据等，这些数据都可以表示成 矩阵、张量 ...

2024年12月10日 · [导读]深度学习无法进行因果推理，而图模型(gnn)或是解决方案之一。清华大学孙茂松教授组发表综述论文，全面阐述gnn及其方法和应用，并提出一个能表征各种不同gnn模型中传播步骤的统一表示。文中图表，建议高清打印过塑贴放手边作参考。

1 天前 · 一口气刷完李沐教授精讲CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法！真的比刷剧还爽！共计19条视频，包括：1. 1. 第一课：深度学习入门、2. 2. 第二课：卷积神经网络、3. 3. 第三课：深度卷积网络等，UP主更多精彩视频，请关 …

2019年2月15日 · 深度学习无法进行因果推理，而图模型(gnn)或是解决方案之一。清华大学孙茂松教授组发表综述论文，全面阐述gnn及其方法和应用，并提出一个能表征各种不同gnn模型中传播步骤的统一表示。文中图表，建议高清打印过塑贴放手边作参考。

2024年10月2日 · Based on my previous story on message passing framework for node classifications, I am going to introduce the graph neural networks (GNN) including 1) what are the differences between CNN and GNN; 2) how GNN architecture like graph convolutional networks (GCN) enable the deep encoder; and 3) how to train a GNN.