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  • Google图嵌入工业界最新大招,高效解决训练大规模深度图卷积神经网络问题

    图卷积网络(GCN)已经成功地应用于许多基于图形的应用,然而,大规模的GCN的训练仍然具有挑战性。目前基于SGD的算法要么面临着随GCN层数呈指数增长的高计算成本,要么面临着保存整个图形和每个节点的embedding到内存的巨大空间需求。本文提出了一种新的基于图聚类结构且适合于基于SGD训练的GCN算法 — Cluster-GCN。

    2019.10.14 0
  • 入门学习 | 什么是图卷积网络?行为识别领域新星

    图卷积网络是近年来逐渐流行的一种神经网络结构。不同于只能用于网格结构(grid-based)数据的传统网络模型 LSTM 和 CNN,图卷积网络能够处理具有广义拓扑图结构的数据,并深入发掘其特征和规律,例如 PageRank 引用网络、社交网络、通信网络、蛋白质分子结构等一系列具有空间拓扑图结构的不规则数据。相比于一般的拓扑图而言,人体骨骼拓扑图具有更加良好的稳定性和不变性,因此从2018年开始,就有许多学者尝试将图卷积网络应用到基于人体骨骼的行为识别领域来,也取得了不错的成果。下面就让我们来深入了解一下什么是图卷积网络,以及它在行为识别领域的最新工作进展吧!

    2019.06.10 0