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图卷积网络（简称GCN），由Thomas Kpif于2017年在论文Semi-supervised classification with graph convolutional networks中提出。它为图（graph）结构数据的处理提供了一个崭新的思路，将深度学习中常用于图像的卷积神经网络应用到图数据上。
HGCN(O): A Self-Tuning GCN HyperModel Toolkit for Outcome Prediction in Event-Sequence Data
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Manifold GCN: Diffusion-based Convolutional Neural Network for Manifold-valued Graphs
Arxiv
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From Small to Large: A Graph Convolutional Network Approach for Solving Assortment Optimization Problems
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Generative AI for Video Trailer Synthesis: From Extractive Heuristics to Autoregressive Creativity
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Bi-Level Chaotic Fusion Based Graph Convolutional Network for Stock Market Prediction Interval
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Storm Surge Modeling, Bias Correction, Graph Neural Networks, Graph Convolution Networks
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Epileptic Seizure Detection in Separate Frequency Bands Using Feature Analysis and Graph Convolutional Neural Network (GCN) from Electroencephalogram (EEG) Signals
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Sheaf Neural Networks and biomedical applications
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FlexVector: A SpMM Vector Processor with Flexible VRF for GCNs on Varying-Sparsity Graphs
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IU: Imperceptible Universal Backdoor Attack
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EEG2GAIT: A Hierarchical Graph Convolutional Network for EEG-based Gait Decoding
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Exploring the impact of adaptive rewiring in Graph Neural Networks
Arxiv
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LIT-GRAPH: Evaluating Deep vs. Shallow Graph Embeddings for High-Quality Text Recommendation in Domain-Specific Knowledge Graphs
Arxiv
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AI-Based Stroke Rehabilitation Domiciliary Assessment System with ST_GCN Attention
Arxiv
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SWGCN: Synergy Weighted Graph Convolutional Network for Multi-Behavior Recommendation
Arxiv
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参考链接
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