会员服务
图卷积网络 · 图卷积神经网络/图卷积网络 · 蒸馏 · 图 · 图卷积 ·
2020 年 3 月 23 日
已删除
翻译：_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
Yiding Yang,Jiayan Qiu,Mingli Song,Dacheng Tao,Xinchao Wang
Yiding Yang,Jiayan Qiu,Mingli Song,Dacheng Tao,Xinchao Wang

已删除


翻译：_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
33
下载
关闭预览

相关内容

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。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【异构图迁移的零样本学习】Heterogeneous Graph-based Knowledge Transfer for Generalized Zero-shot Learning
【异构图迁移的零样本学习】Heterogeneous Graph-based Knowledge Transfer for Generalized Zero-shot Learning
专知会员服务
66+阅读 · 2020年4月17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
专知会员服务
96+阅读 · 2020年3月25日
【论文|知识图谱】小样本知识图谱补全，Few-Shot Knowledge Graph Completion
【论文|知识图谱】小样本知识图谱补全，Few-Shot Knowledge Graph Completion
专知会员服务
121+阅读 · 2019年11月30日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月17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
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
可解释的CNN
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Estimating Node Importance in Knowledge Graphs Using Graph Neural Networks
Arxiv
25+阅读 · 2019年5月21日
Learning Discrete Structures for Graph Neural Networks
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
Better and Faster: Knowledge Transfer from Multiple Self-supervised Learning Tasks via Graph Distillation for Video Classification
Arxiv
3+阅读 · 2018年4月26日
Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings
Arxiv
29+阅读 · 2018年4月6日
Graph Attention Networks
Arxiv
10+阅读 · 2018年2月4日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
图卷积网络
图卷积神经网络/图卷积网络
蒸馏
图
图卷积
相关VIP内容
【异构图迁移的零样本学习】Heterogeneous Graph-based Knowledge Transfer for Generalized Zero-shot Learning
【异构图迁移的零样本学习】Heterogeneous Graph-based Knowledge Transfer for Generalized Zero-shot Learning
专知会员服务
66+阅读 · 2020年4月17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
专知会员服务
96+阅读 · 2020年3月25日
【论文|知识图谱】小样本知识图谱补全，Few-Shot Knowledge Graph Completion
【论文|知识图谱】小样本知识图谱补全，Few-Shot Knowledge Graph Completion
专知会员服务
121+阅读 · 2019年11月30日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月17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
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
可解释的CNN
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
相关论文
Estimating Node Importance in Knowledge Graphs Using Graph Neural Networks
Arxiv
25+阅读 · 2019年5月21日
Learning Discrete Structures for Graph Neural Networks
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
Better and Faster: Knowledge Transfer from Multiple Self-supervised Learning Tasks via Graph Distillation for Video Classification
Arxiv
3+阅读 · 2018年4月26日
Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings
Arxiv
29+阅读 · 2018年4月6日
Graph Attention Networks
Arxiv
10+阅读 · 2018年2月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top