已删除


翻译:_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

32
下载
关闭预览

相关内容

图卷积网络(简称GCN),由Thomas Kpif于2017年在论文Semi-supervised classification with graph convolutional networks中提出。它为图(graph)结构数据的处理提供了一个崭新的思路,将深度学习中常用于图像的卷积神经网络应用到图数据上。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【清华大学】图随机神经网络,Graph Random Neural Networks
专知会员服务
155+阅读 · 2020年5月26日
图卷积神经网络蒸馏知识,Distillating Knowledge from GCN
专知会员服务
94+阅读 · 2020年3月25日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
「知识表示学习」专题论文推荐 | 每周论文清单
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Arxiv
14+阅读 · 2019年11月26日
Knowledge Distillation from Internal Representations
Arxiv
4+阅读 · 2019年10月8日
Arxiv
15+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
Arxiv
29+阅读 · 2018年4月6日
Arxiv
10+阅读 · 2018年2月4日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
「知识表示学习」专题论文推荐 | 每周论文清单
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员