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卷积神经网络在图中的应用

卷积神经网络在图中的应用

献良
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作者在图运算中尝试用卷积神经网络来解决图的特征可视化问题,便于了解图的结构特征。其原理用w个固定大小(size=k)的子图来表示输入的图,再将这w个子图规范化后,生成一个w*k维的向量,作为传统CNN的输入进行学习。其实就是做了一个从图到向量的映射的一个预处理过程。其中的图结构即可以是有向图,也可以是无向图。而且图的顶点或边的特征,可以同时有离散和连续的特征。
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