会员服务
图卷积神经网络 · 南洋理工大学（Nanyang Technological University） ·
2020 年 5 月 1 日
【硬核课】最新《图卷积神经网络GCN》2020概述，76页ppt，NTU-Xavier Bresson，纽约大学深度学习课程
专知会员服务
专知会员服务
专知，提供专业可信的知识分发服务，让认知协作更快更好！

【导读】Yann Lecun在纽约大学开设的2020春季《深度学习》课程，干货满满。最新的一期是来自新加坡南洋理工大学的Xavier Bresson教授的图卷积神经网络课程，共76页PPT，非常硬核干货，讲述了GCN近年来的研究进展，包括经典卷积网络、谱图卷积网、 空间域图卷积网、GCN基准等。

图卷积网络

目录：

  • 第一部分传统卷积网
    • 架构
    • 图域
    • 卷积
  • 谱域图卷积网
  • 谱卷积
  • 谱GCN
  • 空间域图卷积网
    • 模板匹配
    • 各向同性 GCNs
    • 各向异性 GCNs
    • GatedGCNs
  • 图神经网络基准
  • 结论

成为VIP会员查看完整内容
https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning
Graph Convolutional Networks 【笔记】Graph Convolutional Networks (GCNs)
gcn.pdf
160

相关内容

【DeepMind深度学习课程】神经网络基础，104页ppt，Neural Networks Foundations
【DeepMind深度学习课程】神经网络基础，104页ppt，Neural Networks Foundations
专知会员服务
87+阅读 · 2020年6月24日
深度学习自然语言处理概述，216页ppt，Jindřich Helcl
深度学习自然语言处理概述，216页ppt，Jindřich Helcl
专知会员服务
216+阅读 · 2020年4月26日
【阿尔托大学】图神经网络，Graph Neural Networks，附60页ppt
【阿尔托大学】图神经网络，Graph Neural Networks，附60页ppt
专知会员服务
185+阅读 · 2020年4月26日
Yann Lecun 纽约大学《深度学习(PyTorch)》课程(2020）PPT
Yann Lecun 纽约大学《深度学习(PyTorch)》课程(2020）PPT
专知会员服务
184+阅读 · 2020年3月16日
【Yoshua Bengio新论文】图神经网络基准构件化- 如何构建强大GNN模型？南洋理工大学
【Yoshua Bengio新论文】图神经网络基准构件化- 如何构建强大GNN模型？南洋理工大学
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月4日
AAAI2020最新「图神经网络GNN模型与应用」305页ppt，密歇根州立大学
AAAI2020最新「图神经网络GNN模型与应用」305页ppt，密歇根州立大学
专知会员服务
347+阅读 · 2020年2月7日
最新！Yann Lecun 纽约大学Spring2020深度学习课程，附PPT下载
最新！Yann Lecun 纽约大学Spring2020深度学习课程，附PPT下载
专知会员服务
48+阅读 · 2020年1月28日
【南洋理工大学Xavier Bresson】图深度学习最近进展，35页ppt，Deep Learning on Graphs
【南洋理工大学Xavier Bresson】图深度学习最近进展，35页ppt，Deep Learning on Graphs
专知会员服务
113+阅读 · 2019年11月27日
【南洋理工大学课程】图神经网络，Graph Neural Networks，附121页PPT
【南洋理工大学课程】图神经网络，Graph Neural Networks，附121页PPT
专知会员服务
256+阅读 · 2019年11月9日
【南洋理工大学课程】注意力神经网络，Attention Neural Networks，附78页PPT
【南洋理工大学课程】注意力神经网络，Attention Neural Networks，附78页PPT
专知会员服务
157+阅读 · 2019年11月9日
图卷积神经网络蒸馏知识，Distillating Knowledge from GCN
图卷积神经网络蒸馏知识，Distillating Knowledge from GCN
专知
41+阅读 · 2020年3月25日
最新！Yann Lecun 纽约大学Spring2020深度学习课程，附66页PPT下载
最新！Yann Lecun 纽约大学Spring2020深度学习课程，附66页PPT下载
专知
16+阅读 · 2020年1月28日
【南洋理工Xavier】深度强化学习，课件与代码，109页PPT
【南洋理工Xavier】深度强化学习，课件与代码，109页PPT
专知
53+阅读 · 2019年11月28日
【南洋理工Xavier】图深度学习最新进展，35页ppt，Deep Learning on Graphs
【南洋理工Xavier】图深度学习最新进展，35页ppt，Deep Learning on Graphs
专知
66+阅读 · 2019年11月27日
【南洋理工大学】图神经网络，Graph Neural Networks，附121页ppt
【南洋理工大学】图神经网络，Graph Neural Networks，附121页ppt
专知
40+阅读 · 2019年10月28日
【CVPR2019教程】视频理解中的图表示学习
【CVPR2019教程】视频理解中的图表示学习
专知
43+阅读 · 2019年6月20日
GCN作者Thomas Kipf 最新Talk：利用图神经网络进行无监督学习
GCN作者Thomas Kipf 最新Talk：利用图神经网络进行无监督学习
专知
196+阅读 · 2019年5月23日
Github项目推荐 | 图神经网络(GNN)相关资源大列表
Github项目推荐 | 图神经网络(GNN)相关资源大列表
AI研习社
58+阅读 · 2019年4月1日
《DeepMind深度学习与强化学习进阶》850页ppt课件与视频开放（附下载）
《DeepMind深度学习与强化学习进阶》850页ppt课件与视频开放（附下载）
专知
52+阅读 · 2019年1月3日
【NIPS2017最新Tutorial】几何深度学习（Geometric Deep Learning ）讲解（附slide下载）
【NIPS2017最新Tutorial】几何深度学习（Geometric Deep Learning ）讲解（附slide下载）
专知
16+阅读 · 2017年12月5日
Memory Augmented Graph Neural Networks for Sequential Recommendation
Memory Augmented Graph Neural Networks for Sequential Recommendation
Arxiv
13+阅读 · 2019年12月26日
EvolveGCN: Evolving Graph Convolutional Networks for Dynamic Graphs
EvolveGCN: Evolving Graph Convolutional Networks for Dynamic Graphs
Arxiv
11+阅读 · 2019年11月18日
Dynamically Pruned Message Passing Networks for Large-Scale Knowledge Graph Reasoning
Arxiv
6+阅读 · 2019年9月27日
STAR-GCN: Stacked and Reconstructed Graph Convolutional Networks for Recommender Systems
Arxiv
9+阅读 · 2019年5月27日
DAGCN: Dual Attention Graph Convolutional Networks
Arxiv
16+阅读 · 2019年4月4日
FocusNet: An attention-based Fully Convolutional Network for Medical Image Segmentation
FocusNet: An attention-based Fully Convolutional Network for Medical Image Segmentation
Arxiv
8+阅读 · 2019年2月8日
How Powerful are Graph Neural Networks?
Arxiv
23+阅读 · 2018年10月1日
Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling
Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling
Arxiv
15+阅读 · 2018年6月26日
Bilinear Attention Networks
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月21日
Graph Correspondence Transfer for Person Re-identification
Arxiv
5+阅读 · 2018年4月1日
VIP会员
相关主题
图卷积神经网络
南洋理工大学（Nanyang Technological University）
最新内容
面向军事作战需求开发的人工智能（RAIMOND）
面向军事作战需求开发的人工智能（RAIMOND）
专知会员服务
0+阅读 · 24分钟前
检测算法战：一个识别军事行动中人工智能特征的框架
检测算法战：一个识别军事行动中人工智能特征的框架
专知会员服务
0+阅读 · 37分钟前
软件定义多域战术网络：基础与未来方向（综述）
软件定义多域战术网络：基础与未来方向（综述）
专知会员服务
1+阅读 · 40分钟前
水下战战术决策中的气象与海洋预报（50页报告）
水下战战术决策中的气象与海洋预报（50页报告）
专知会员服务
0+阅读 · 45分钟前
远程空中优势：新一代超视距导弹的兴起
远程空中优势：新一代超视距导弹的兴起
专知会员服务
1+阅读 · 52分钟前
大语言模型溯因推理的统一分类学与综述
大语言模型溯因推理的统一分类学与综述
专知会员服务
0+阅读 · 今天12:07
CVPR 2026 Findings | 算力砍半、性能不降！全开源 A₁模型：让机器人大模型真正走向落地
CVPR 2026 Findings | 算力砍半、性能不降！全开源 A₁模型：让机器人大模型真正走向落地
专知会员服务
0+阅读 · 今天11:54
大语言模型与国防战略：升级风险与国家安全挑战（综述）
大语言模型与国防战略：升级风险与国家安全挑战（综述）
专知会员服务
6+阅读 · 今天4:52
《基于机器学习预测模型识别新型超视距战术及DARPA AIR智能体误差分析》
《基于机器学习预测模型识别新型超视距战术及DARPA AIR智能体误差分析》
专知会员服务
9+阅读 · 4月11日
以机器速度作战：人工智能与美陆军反火力作战——第二部分
以机器速度作战：人工智能与美陆军反火力作战——第二部分
专知会员服务
8+阅读 · 4月11日
以机器速度作战：人工智能与美陆军反火力作战——第一部分
以机器速度作战：人工智能与美陆军反火力作战——第一部分
专知会员服务
7+阅读 · 4月11日
大视觉语言模型的高效推理：瓶颈剖析、关键技术与未来展望
大视觉语言模型的高效推理：瓶颈剖析、关键技术与未来展望
专知会员服务
6+阅读 · 4月11日
面向空中机器人的视觉语言导航：迈向大语言模型时代
面向空中机器人的视觉语言导航：迈向大语言模型时代
专知会员服务
7+阅读 · 4月11日
美/以-伊战争：停火与后续情景与影响分析
美/以-伊战争：停火与后续情景与影响分析
专知会员服务
3+阅读 · 4月11日
《美军如何实现快速、持续的小型无人机系统采办策略研究》最新110页
《美军如何实现快速、持续的小型无人机系统采办策略研究》最新110页
专知会员服务
7+阅读 · 4月11日
相关VIP内容
【DeepMind深度学习课程】神经网络基础，104页ppt，Neural Networks Foundations
【DeepMind深度学习课程】神经网络基础，104页ppt，Neural Networks Foundations
专知会员服务
87+阅读 · 2020年6月24日
深度学习自然语言处理概述，216页ppt，Jindřich Helcl
深度学习自然语言处理概述，216页ppt，Jindřich Helcl
专知会员服务
216+阅读 · 2020年4月26日
【阿尔托大学】图神经网络，Graph Neural Networks，附60页ppt
【阿尔托大学】图神经网络，Graph Neural Networks，附60页ppt
专知会员服务
185+阅读 · 2020年4月26日
Yann Lecun 纽约大学《深度学习(PyTorch)》课程(2020）PPT
Yann Lecun 纽约大学《深度学习(PyTorch)》课程(2020）PPT
专知会员服务
184+阅读 · 2020年3月16日
【Yoshua Bengio新论文】图神经网络基准构件化- 如何构建强大GNN模型？南洋理工大学
【Yoshua Bengio新论文】图神经网络基准构件化- 如何构建强大GNN模型？南洋理工大学
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月4日
AAAI2020最新「图神经网络GNN模型与应用」305页ppt，密歇根州立大学
AAAI2020最新「图神经网络GNN模型与应用」305页ppt，密歇根州立大学
专知会员服务
347+阅读 · 2020年2月7日
最新！Yann Lecun 纽约大学Spring2020深度学习课程，附PPT下载
最新！Yann Lecun 纽约大学Spring2020深度学习课程，附PPT下载
专知会员服务
48+阅读 · 2020年1月28日
【南洋理工大学Xavier Bresson】图深度学习最近进展，35页ppt，Deep Learning on Graphs
【南洋理工大学Xavier Bresson】图深度学习最近进展，35页ppt，Deep Learning on Graphs
专知会员服务
113+阅读 · 2019年11月27日
【南洋理工大学课程】图神经网络，Graph Neural Networks，附121页PPT
【南洋理工大学课程】图神经网络，Graph Neural Networks，附121页PPT
专知会员服务
256+阅读 · 2019年11月9日
【南洋理工大学课程】注意力神经网络，Attention Neural Networks，附78页PPT
【南洋理工大学课程】注意力神经网络，Attention Neural Networks，附78页PPT
专知会员服务
157+阅读 · 2019年11月9日
热门VIP内容
相关资讯
图卷积神经网络蒸馏知识，Distillating Knowledge from GCN
图卷积神经网络蒸馏知识，Distillating Knowledge from GCN
专知
41+阅读 · 2020年3月25日
最新！Yann Lecun 纽约大学Spring2020深度学习课程，附66页PPT下载
最新！Yann Lecun 纽约大学Spring2020深度学习课程，附66页PPT下载
专知
16+阅读 · 2020年1月28日
【南洋理工Xavier】深度强化学习，课件与代码，109页PPT
【南洋理工Xavier】深度强化学习，课件与代码，109页PPT
专知
53+阅读 · 2019年11月28日
【南洋理工Xavier】图深度学习最新进展，35页ppt，Deep Learning on Graphs
【南洋理工Xavier】图深度学习最新进展，35页ppt，Deep Learning on Graphs
专知
66+阅读 · 2019年11月27日
【南洋理工大学】图神经网络，Graph Neural Networks，附121页ppt
【南洋理工大学】图神经网络，Graph Neural Networks，附121页ppt
专知
40+阅读 · 2019年10月28日
【CVPR2019教程】视频理解中的图表示学习
【CVPR2019教程】视频理解中的图表示学习
专知
43+阅读 · 2019年6月20日
GCN作者Thomas Kipf 最新Talk：利用图神经网络进行无监督学习
GCN作者Thomas Kipf 最新Talk：利用图神经网络进行无监督学习
专知
196+阅读 · 2019年5月23日
Github项目推荐 | 图神经网络(GNN)相关资源大列表
Github项目推荐 | 图神经网络(GNN)相关资源大列表
AI研习社
58+阅读 · 2019年4月1日
《DeepMind深度学习与强化学习进阶》850页ppt课件与视频开放（附下载）
《DeepMind深度学习与强化学习进阶》850页ppt课件与视频开放（附下载）
专知
52+阅读 · 2019年1月3日
【NIPS2017最新Tutorial】几何深度学习（Geometric Deep Learning ）讲解（附slide下载）
【NIPS2017最新Tutorial】几何深度学习（Geometric Deep Learning ）讲解（附slide下载）
专知
16+阅读 · 2017年12月5日
相关论文
Memory Augmented Graph Neural Networks for Sequential Recommendation
Memory Augmented Graph Neural Networks for Sequential Recommendation
Arxiv
13+阅读 · 2019年12月26日
EvolveGCN: Evolving Graph Convolutional Networks for Dynamic Graphs
EvolveGCN: Evolving Graph Convolutional Networks for Dynamic Graphs
Arxiv
11+阅读 · 2019年11月18日
Dynamically Pruned Message Passing Networks for Large-Scale Knowledge Graph Reasoning
Arxiv
6+阅读 · 2019年9月27日
STAR-GCN: Stacked and Reconstructed Graph Convolutional Networks for Recommender Systems
Arxiv
9+阅读 · 2019年5月27日
DAGCN: Dual Attention Graph Convolutional Networks
Arxiv
16+阅读 · 2019年4月4日
FocusNet: An attention-based Fully Convolutional Network for Medical Image Segmentation
FocusNet: An attention-based Fully Convolutional Network for Medical Image Segmentation
Arxiv
8+阅读 · 2019年2月8日
How Powerful are Graph Neural Networks?
Arxiv
23+阅读 · 2018年10月1日
Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling
Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling
Arxiv
15+阅读 · 2018年6月26日
Bilinear Attention Networks
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月21日
Graph Correspondence Transfer for Person Re-identification
Arxiv
5+阅读 · 2018年4月1日
微信扫码咨询专知VIP会员
Top