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GCN图卷积神经网络
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gcn有卷积核吗
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发布时间:2025-10-28 08:53
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#机器学习 #sci#sci论文 #matlab #算法
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顶会新坑:GCN+Transformer!计算效率提升3倍,参数降低75%,性能不变,附15种创新方法和源码#人工智能 #深度学习 #transformer #图神经网络 #卷积
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卷积这个名字看着唬人,其实是个纸老虎 #数学 #卷积
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GCN+Transformer新范式,图模型训练时间砍半! GCN+Transformer 的架构融合创造了图神经网络的新型范式,为时空图预测、跨模态图学习等前沿领域提供了兼具鲁棒性与可解释性的算法基座:
通过图结构引导的稀疏注意力机制,将拓扑约束融入全局上下文建模;
利用 Transformer 的层次化编码能力增强 GCN 的深层传播效果;
构建可微分图结构学习模块,突破了传统 GCN 对显式拓扑结构的依赖。#gcn #transformer神经网络架构 #论文 #神经网络 #研究生
262
埋头苦读
00:31
卷积神经网络还没有凉!可变形卷积网络最新成果拿下 CVPR2024!
卷积神经网络(CNN)提出了这么久,针对于CNN的改进还能拿下顶会吗?
DCNv4在继承对前几版本DCN对卷积核改进的成果外,针对于DCN算子的计算速度做出了更多改进,成功拿下CVPR2024。DCN相较于传统CNN的核心优势在于其动态适应性和灵活性。传统CNN的卷积核限制了其对目标的建模能力,而DCN通过引入可学习的偏移量,使得卷积核能够根据输入内容动态调整。
我整理了各版本可变形卷积网络(v1 - v4)的论文将帮助大家深入了解DCN。
#可变形卷积神经网络 #卷积神经网络 #CVPR #神经网络 #人工智能
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零基础多图详解图神经网络(GNN⧸GCN) #GNN #GCN #图神经网络
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【GCN】-大多数骑友对于二区训练的误解-机翻 最近波加查的教练带火了自行车的二区训练,很多骑行群都在探讨二区训练。
但是很多骑友对二区训练的了解不全面。容易在二区训练上面犯错,得不到最佳的锻炼效果。#GCN #功率训练 #公路车
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