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引言 图神经网络〔Graph Neural Networks,GNN〕作为近年来深度学习领域研究热点,其在图数据处理中应用越来越广泛,可是,由于图数据特殊性,传统卷积操作并不适用于直接应用于GNN中,为搞定这一难题,研究人员提出多种根据图结构卷积操作方法,如KNN算法、超图卷积等,本文将祥明探讨如何
引言 图神经网络〔Graph Neural Network,GNN〕作为一种新兴人工智能技术,在图数据处理中发挥着重点作用,图卷积操作作为GNN核心部分,能够从图结构中提取有效特征表示,可是,伴随图数据规模不息增大,如何在保证计算效能同时改良GNN中图卷积操作变成一个亟待搞定难题,本文将通过百度下拉