图卷积神经网络理论与应用

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近几年,图神经网络(Graph Neural Network,GNN)的成功推动了物理、生物、化学、计算机视觉、自然语言处理等众多领域的研究。许多深度学习任务,如语义分割、文本分类和动作识别,由以往使用欧式数据的卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)方法转变为使用非欧式数据的GNN方法。在GNN地推动下,通过借鉴CNN、RNN等神经网络的思想,研究者定义和设计了用于处理图数据的特殊网络—图卷
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