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GCN網(wǎng)絡(luò)畢設(shè)可以輔導(dǎo)嗎

作者：海馬課堂 發(fā)布時(shí)間：2021-10-27 14:30:14
海馬課堂可以幫助同學(xué)們完成GCN網(wǎng)絡(luò)畢業(yè)設(shè)計(jì)輔導(dǎo)
圖卷積網(wǎng)絡(luò)(Graph Convolutional Network，簡(jiǎn)稱GCN)是近年來逐漸流行的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。CNN無法處理非歐幾里得結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù), 因?yàn)閭鹘y(tǒng)的卷積沒法處理節(jié)點(diǎn)關(guān)系多變的信息(沒法固定尺寸進(jìn)行設(shè)置卷積核 及其他問題), 為了從這樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有效地提取特征, GCN成為研究熱點(diǎn).
GCN的目的就是用來提取拓?fù)鋱D的空間特征。

而GCN主要有兩類解釋方法，一是基于頂點(diǎn)域或空間域 vertex domain(spatial domain) ，另一種則是基于頻域或譜域spectral domain 。即頂點(diǎn)域可以類比到直接在圖片的像素點(diǎn)上進(jìn)行卷積，而頻域可以類比到對(duì)圖片進(jìn)行傅里葉變換后，再進(jìn)行卷積。 兩類其實(shí)就是從兩個(gè)不同的角度理解，空間的角度理解會(huì)簡(jiǎn)單些, 而譜方法的推導(dǎo)和思路是比較嚴(yán)謹(jǐn)和理論的方法

閱讀原文：http://www.brains-tank.com/news/2839_27.html

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