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几何深度学习 ·
2021 年 6 月 14 日
【图与几何深度学习，53页ppt】Graph and geometric deep learning
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几何深度学习是一种从对称性和不变性的角度对大量ML问题进行几何统一的尝试。这些原理不仅奠定了卷积神经网络的突破性性能和最近成功的图神经网络的基础，而且也提供了一种原则性的方法来构建新型的问题特定的归纳偏差。Simone Scardapane讲述关于图与几何深度学习的报告。图神经网络是一种功能强大的深度学习模型。

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Graph and geometric deep learning.
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