图卷积神经网络GCN

计算图

通过消息传递的框架构建一个局部邻域的计算图        

每个节点分别构建自己的计算图        

理论上任意深度,根据六度空间理论,层数一般不会超过六层

基本过程

数学形式

矩阵表示

代码表示

图计算改进

能够听见自己内心的声音

最终形式

如何训练图神经网络?

监督学习

无监督学习

图神经网络相比传统方法的优点

  传统的方法的缺点

图神经网络泛化能力

图神经网络的优点

图神经网络和其他网络的区别

总结

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