【摘 要】
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过去几年,卷积神经网络因其强大的建模能力引起广泛关注,在自然语言处理、图像识别等领域成功应用.然而,传统的卷积神经网络只能处理欧氏空间数据,而现实生活中的许多场景,如
【机 构】
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中国科学院网络数据科学与技术重点实验室,中国科学院计算技术研究所,中国科学院大学
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过去几年,卷积神经网络因其强大的建模能力引起广泛关注,在自然语言处理、图像识别等领域成功应用.然而,传统的卷积神经网络只能处理欧氏空间数据,而现实生活中的许多场景,如交通网络、社交网络、引用网络等,都是以图数据的形式存在.将卷积神经网络迁移到图数据分析处理中的核心在于图卷积算子的构建和图池化算子的构建.本文对图卷积神经网络进行综述,首先介绍了图卷积神经网络的背景并梳理了两类经典方法——谱方法和空间方法.针对图数据上平移不变性的缺失给图卷积算子的定义带来的困难,谱方法借助卷积定理在谱域定义图卷积,而空间方法
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