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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

【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 …

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 …

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： …

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 …

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 …