За кулисами — с нулевой математикой Во многих аспектах повседневной жизни, таких как социальные сети, химические соединения, сети и т. д., у нас есть данные в формате графиков. И на первый взгляд сложно подобрать что-то существенное. Теперь на сцену выходит ИИ. Основным инструментом для обработки графических данных и выполнения классификации, группировки или регрессии является сверточная нейронная сеть графов (GCNN). Среди прочего, у нас есть возможность классифицировать графы, узлы..

В этой конкретной статье мы рассмотрим проблему оцифровки квитанций, т.е. извлечение необходимой и важной информации в виде этикеток из бумажных квитанций, таких как медицинские счета, билеты и т. д. Такие модели могут быть очень полезны в реальной жизни и помогать пользователям, чтобы лучше понимать данные, поскольку большая часть нашей повседневной работы по-прежнему связана с бумажными квитанциями. В мире обработки естественного языка эта задача называется маркировкой последовательности,..

Q: Почему свертка на графике? О: Свертка — одна из основных операций[2] обработки сигналов. В SP люди разрабатывают фильтры в частотной области , чтобы отфильтровать низкочастотные/высокочастотные компоненты сигнала. Обратите внимание, что * свертка во временном пространстве эквивалентна умножению в частотной области *. Поэтому люди хотят определить такую ​​базовую операцию также и для графических сигналов.[1] Q: Как определить свертки на графике? A: Поскольку переход, например,..

Топология везде. Даже если нет явных, таких как социальная сеть, могут быть неявные, такие как графы, созданные в спектральной кластеризации (например, граф KNN) . CNN не может обрабатывать данные неевклидовой структуры : количество соседей каждого узла не является константой, мы не можем напрямую применить сверточное ядро ​​(с фиксированным размером) [2]. Существующие решения можно разделить на следующие два класса: 1). пространственная область; 2). спектральная область...

Пробираясь через графовые нейронные сети В этом блоге я собираюсь обсудить графовую нейронную сеть и ее варианты. Начнем с того, что такое графовые нейронные сети и в каких областях они могут применяться. Последовательность, в которой мы действуем дальше, такова: Темы График и его мотивация Свертки графа Сети привлечения внимания Нейронные сети с закрытым графом Автокодировщики графиков График SAGE История GCN График и его мотивация Поскольку эра..