标签:卷积 深入浅出 参考文献 GCN 学习 神经网络 GNN
深入浅出图神经网络:GNN原理解析
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作者:ZZU_chenhao仅仅是一名普通的研究生而已。
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- 目录
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封面
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版权信息
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前言
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第1章 图的概述
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1.1 图的基本定义
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1.1.1 图的基本类型
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1.1.2 邻居和度
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1.1.3 子图与路径
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1.2 图的存储与遍历
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1.2.1 邻接矩阵与关联矩阵
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1.2.2 图的遍历
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1.3 图数据的应用场景
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1.4 图数据深度学习
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1.5 参考文献
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第2章 神经网络基础
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2.1 机器学习基本概念
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2.1.1 机器学习分类
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2.1.2 机器学习流程概述
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2.1.3 常见的损失函数
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2.1.4 梯度下降算法
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2.2 神经网络
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2.2.1 神经元
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2.2.2 多层感知器
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2.3 激活函数
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2.3.1 S型激活函数
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2.3.2 ReLU及其变种
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2.4 训练神经网络
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2.4.1 神经网络的运行过程
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2.4.2 反向传播
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2.4.3 优化困境
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2.5 参考文献
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第3章 卷积神经网络
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3.1 卷积与池化
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3.1.1 信号处理中的卷积
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3.1.2 深度学习中的卷积操作
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3.1.3 池化
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3.2 卷积神经网络
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3.2.1 卷积神经网络的结构
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3.2.2 卷积神经网络的特点
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3.3 特殊的卷积形式
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3.1.1 1×1卷积
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3.3.2 转置卷积
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3.3.3 空洞卷积
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3.3.4 分组卷积
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3.3.5 深度可分离卷积
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3.4 卷积网络在图像分类中的应用
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3.4.1 VGG
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3.4.2 Inception系列
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3.4.3 ResNet
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3.5 参考文献
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第4章 表示学习
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4.1 表示学习
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4.1.1 表示学习的意义
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4.1.2 离散表示与分布式表示
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4.1.3 端到端学习是一种强大的表示学习方法
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4.2 基于重构损失的方法—自编码器
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4.2.1 自编码器
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4.2.2 正则自编码器
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4.2.3 变分自编码器
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4.3 基于对比损失的方法—Word2vec
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4.4 参考文献
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第5章 图信号处理与图卷积神经网络
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5.1 矩阵乘法的三种方式
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5.2 图信号与图的拉普拉斯矩阵
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5.3 图傅里叶变换
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5.4 图滤波器
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5.4.1 空域角度
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5.4.2 频域角度
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5.5 图卷积神经网络
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5.6 GCN实战
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5.7 参考文献
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第6章 GCN的性质
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6.1 GCN与CNN的联系
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6.2 GCN能够对图数据进行端对端学习
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6.3 GCN是一个低通滤波器
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6.4 GCN的问题—过平滑
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6.5 参考文献
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第7章 GNN的变体与框架
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7.1 GraphSAGE
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7.1.1 采样邻居
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7.1.2 聚合邻居
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7.1.3 GraphSAGE算法过程
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7.2 GAT
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7.2.1 注意力机制
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7.2.2 图注意力层
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7.2.3 多头图注意力层
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7.3 R-GCN
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7.3.1 知识图谱
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7.3.2 R-GCN
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7.4 GNN的通用框架
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7.4.1 MPNN
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7.4.2 NLNN
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7.4.3 GN
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7.5 GraphSAGE实战
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7.6 参考文献
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第8章 图分类
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8.1 基于全局池化的图分类
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8.2 基于层次化池化的图分类
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8.2.1 基于图坍缩的池化机制
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8.2.2 基于TopK的池化机制
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8.2.3 基于边收缩的池化机制
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8.3 图分类实战
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8.4 参考文献
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第9章 基于GNN的图表示学习
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9.1 图表示学习
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9.2 基于GNN的图表示学习
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9.2.1 基于重构损失的GNN
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9.2.2 基于对比损失的GNN
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9.3 基于图自编码器的推荐系统
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9.4 参考文献
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第10章 GNN的应用简介
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10.1 GNN的应用简述
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10.2 GNN的应用案例
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10.2.1 3D视觉
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10.2.2 基于社交网络的推荐系统
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10.2.3 视觉推理
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10.3 GNN的未来展望
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10.4 参考文献
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附录A 符号声明
标签:卷积,深入浅出,参考文献,GCN,学习,神经网络,GNN 来源: https://www.cnblogs.com/cx2016/p/13159981.html
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