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引言 图卷积网络〔Graph Convolutional Network,GNN〕作为近年来深度学习领域中一个研究热点,被广泛应用于图数据处理与分析,可是,在实际应用中,GNN往往面对着计算瓶颈难题,本文将从改良GNN中图卷积操作入手,探讨如何有效避免计算瓶颈,并供应相应搞定方案。
引言 在机器学习领域,图神经网络〔Graph Neural Networks, GNN〕、卷积神经网络〔Convolutional Neural Networks, CNN〕是两种广泛应用于处理图数据、图像数据深度学习模型,纵然这两种模型都采用传播机制来处理数据,但它们在传播机制与空间差异方面存在显