很羡慕嫉妒周围大佬的学习速度,对于图神经网络的学习到应用到发表论文速度之快,表示跟不上。
这段时间忙着弄老师的不平衡数据分类的问题,但是还是在抽时间看图神经网络的论文以及博文。网络上的图卷积文章已经十分多了,推荐可以先看reference 3,比较简单易懂,然后reference 2,总结的内[……]
一袋米扛几楼
很羡慕嫉妒周围大佬的学习速度,对于图神经网络的学习到应用到发表论文速度之快,表示跟不上。
这段时间忙着弄老师的不平衡数据分类的问题,但是还是在抽时间看图神经网络的论文以及博文。网络上的图卷积文章已经十分多了,推荐可以先看reference 3,比较简单易懂,然后reference 2,总结的内[……]
Almeida-Pineda algorithm, a.k.a, recurrent backpropagation,来自于reference1和reference2,由于年代久远,没有找到reference1,读了下reference2,个人感觉有点晦涩(对第一个耦合微分等式不了解),所以搜罗了其[……]
最近在看GNN的2009年的文章(reference 1),看到了这个概念。此概念来自于Metric Fixed Point Theory中,也即来自泛函分析,我并没有对其进行深入了解,blog中的内容只是作为GNN的知识储备。
Fixed poin[……]
科学和工程学等多个领域中的数据之间存在许多潜在关系,例如 计算机视觉,分子化学,分子生物学,模式识别,数据挖掘可以用图形表示。reference 1提出了一种新的神经网络-图神经网络(GNN)
在图形领域中的应用通常可以分为两类:分别是graph focused的应用程序和node focus[……]