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  課程顧問-小管家 2023-04-24 10:05:56

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  　　這位同學(xué)你好，我們當(dāng)然可以做GCN網(wǎng)絡(luò)的畢業(yè)設(shè)計(jì)輔導(dǎo)了，我們的輔導(dǎo)范圍涵蓋全英語系國家從小學(xué)到研究生的全階段課程，除了畢業(yè)設(shè)計(jì)輔導(dǎo)外，還可以提供專業(yè)輔導(dǎo)、課程輔導(dǎo)、課程輔導(dǎo)、作業(yè)輔導(dǎo)、作品集輔導(dǎo)、論文輔導(dǎo)、論文潤色等全方面的服務(wù)。

  　　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)。不同于只能用于網(wǎng)格結(jié)構(gòu)(grid-based)數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型 LSTM 和 CNN，圖卷積網(wǎng)絡(luò)能夠處理具有廣義拓?fù)鋱D結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，并深入發(fā)掘其特征和規(guī)律;

  　　例如 PageRank 引用網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)、通信網(wǎng)絡(luò)、蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)等一系列具有空間拓?fù)鋱D結(jié)構(gòu)的不規(guī)則數(shù)據(jù)。

  　　我們分成三步來理解圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

  　　第一步：發(fā)射(send)每一個(gè)節(jié)點(diǎn)，將自身的特征信息經(jīng)過變換后發(fā)送給相鄰節(jié)點(diǎn)。這一步是在對(duì)節(jié)點(diǎn)的特征信息進(jìn)行抽取變換。

  　　第二步：接收(receive)每個(gè)節(jié)點(diǎn)，將相鄰節(jié)點(diǎn)的特征信息聚集起來。對(duì)節(jié)點(diǎn)的局部結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行融合。

  　　第三步：變換(transform)，將前面的信息聚集之后做非線性變換，增加模型的表達(dá)能力。

  

  　　GCN模型具備的三種深度學(xué)習(xí)性質(zhì)：

  　　1)、層級(jí)結(jié)構(gòu)(特征是一層一層抽取的，一層比一層抽象，一層比一層高級(jí));

  　　2)、非線性變換 (增加模型的表達(dá)能力，更方便我們理解);

  　　3)、端對(duì)端訓(xùn)練(不需要再定義任何規(guī)則，只需要給圖標(biāo)記一個(gè)節(jié)點(diǎn)，讓模型融合特征信息和結(jié)構(gòu)信息即可。)

  　　GCN四個(gè)特征：

  　　1)、GCN 是對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 graph domain 上的自然推廣。

  　　2)、它能同時(shí)對(duì)節(jié)點(diǎn)特征信息與結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行端對(duì)端學(xué)習(xí)，是目前對(duì)圖數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)任務(wù)的最佳選擇。

  　　3)、圖卷積適用性極廣，適用于任意拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)與圖。

  　　4)、在節(jié)點(diǎn)分類與邊預(yù)測(cè)等任務(wù)上，在公開數(shù)據(jù)集上效果要遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于其他方法。

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