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litble12 天前
笔记·神经网络·信号处理·图神经网络·gnn·gcn·傅里叶变换
图神经网络(GNN)入门笔记(1)——图信号处理与图傅里叶变换时域(Time Domain)是我们生活中常见的信号表示方式,以横轴为时间,纵轴为信号该时刻的强度(幅度),就可以得到一张时域图。打个比方,通过每时每刻的震动强度可以得到音频的时域图,或者画一张每小时的车流量,或者每日的降水量的图,也是时域图。 频域(Frequency Domain)则是一种数学上描述信号的方式。在频域中,唯一存在的波形是正弦波(Sine Wave,此处指代余弦和正弦这样的简谐波总称),通过不断叠加不同周期的正弦波,我们认为我们可以拟合所有的时域信号。画成图的话,频域是横轴为频率,纵轴为
机器学习之心8 个月前
主成分降维·多特征分类预测·gcn·pca-gcn·图卷积神经网络
EI级 | Matlab实现PCA-GCN主成分降维结合图卷积神经网络的数据多特征分类预测1.Matlab实现PCA-GCN主成分降维结合图卷积神经网络的数据多特征分类预测 Matlab2023
oldmao_20001 年前
笔记·图神经网络·gcn
深度之眼Paper带读笔记GNN.08.GCN(下)本课程来自深度之眼,部分截图来自课程视频。 文章标题:Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks 图卷积神经网络的半监督分类(GCN) 作者:Thomas N.Kipf,Max Welling 单位:University of Amsterdam 发表会议及时间:ICLR 2017 公式输入请参考:在线Latex公式 之前写的有点问题,重新编辑发现CSDN对文章长度做了限制,只能切开变成上下两篇了
XMoyas1 年前
xss·图神经网络图·gcn·web攻击识别
【XSS_MSN】基于GCN的web攻击Payload识别与可解释性分析原文标题:Web Attack Payload Identification and Interpretability Analysis Based on Graph Convolutional Network