产品列表PRODUCTS LIST
雷锋网AI科技评论编者按：本篇作品的实质是“盘算 ▽▽ 推算机视觉○及 图神经搜集教程”的一个人，将概述紧要的图神经搜集方面的就业希望。通过提取合头思思并注脚操纵…Python和PyTorch如此经典★的伎俩背后的所思所思。
图1：图神 经■搜集图（ G N N）■及 其联系就业希望。为了避免○变成进△一步的错杂，有一个人商酌成★效的 周围并没有超越显示，比如，相合 动■态图所 做的 大批就业值得孤单概述。
正在之前的“图神经搜集图（GNN◁）以及联系 的成效”中，增加了我旧 …年碰到的◁合于图○的论★ 文。正在这个图中，两项▽商酌成效之间的有向○边吐露一篇作品是以另 一篇作品为 基本的，而这个图的颜色则吐露。
蓝色-等效于频谱伎俩，但不必 要◁ ○ 举办特点领悟□△（于★○是，真正有用的是空间伎俩）！
玄色-是GN…N的▽○填充伎 俩，但与GNN自身的拣选无合(也便是池 化和眷注点的题目)。
请提神，有一 个…人其○他紧要的商酌成效的 ○周○围○没□有超越显示，是为了避免变成进 一步的错杂，个中○一小个人○用粗体框□标出来的，将正在这○篇作品○中举办中心商酌。免责声明：我依旧▽找到 了提炼咱们近期△商 酌成效的空间。
布局化的深度模子：正在图长进行深○度研习以及其他实质◁（Kipf等人，2018 ） 通过演示幻灯片 的格式举办露出。
第一次崭露操纵神经搜集对图举办分类就业的宛若是Alessandro Sperduti和Antoni□na Starita正在1997年楬橥的合于“布局分类的监视神经搜集”的论文中提出的（）。
图2：这是Sperdut i和Starita 正在1997供给一组的数字，与20众年后 咱们现正在正○正在做的就业不约 而合。
Sperduti和St○ari ta正在1997指出：“到目前为止，神经搜集仍旧被 ▽用来对非 布局 化 形式△和序…列 举办分类。然而，因为它们是基于特点★形成的伎俩
自1997年起，从图□中★举办研习的商 酌成效正在数目上仍旧伸长了良众，并且涉及到了良众差别的对○○象，倘使没有极少智能化的自愿化体例，就很难找到它们。我笃信咱们正正在趋▽于操纵基于神经搜集△的伎俩（基于本教程第一○个人中注脚的公○ 式（■=2）），或者将神经搜 集 …与其他伎俩勾结操纵。
图3：这是正在本教程的第一个人中创制出来的图神经层的公式(2)，正在这一个人中 咱们也会用到。请记住，倘使咱们必◁要盘算■推 算□输出特 质的特定△损耗，或者必○★要 将这些图 层▽堆叠起来，那么就能够运 用诸如 ReLU或Softma▽x之类的激活伎俩。
回头一下咱们正在第一个人中操○纵的吐露法，咱们有极少具有N个 节点的无向图G。图中的每个节点都有一 ▽个C维特点向量，全面节○点的特点吐露为N×C维矩 阵X⁽ˡ⁾。正在范例的图搜集中，比如GCN (Kip ■ f和W★li= ng，ICLR，2017)，咱们将这些=□=特点X⁽ˡ⁾供给给具 有C×F○维可 ◁ 锻练权值W⁽ˡ○⁾的◁图神=经○层，从而使该层的输出是一个◁N×F矩阵中X⁽l+1⁾编码更新的节点特 点(生气正在某种意思上能更好)。？是一个N×N的矩阵，个中？ᵢⱼ吐露△节点i 是 =否相 联到 （相邻 ★）节点j，这个矩阵称为相邻矩阵。我操纵？而不 是遍及的■A来 夸 大◁这个矩阵能够被○标○准化wepoker官网涡街流量计选型表液位计的种类涡轮流量计示意图，以便于正在深度搜集中的特点○鼓吹。就本教程而言，咱们能够假设？=A，也便是矩阵乘积？X⁽ ˡ⁾的每i… 行都包罗节点i 相△邻◁数○○据特△点的和。
正在…本教程的其余□个人中，我将扼要注脚=极少商酌成效wepokerapp日本压力变送器，它们正在概览图顶 用粗体标识…出来了。厘正式的阐述。
请提神