图神经网络是一类用于处理图结构数据的神经网络。与传统的深度学习模型（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）不同，
一、图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）概述 图神经网络是一类用于处理图结构数据的神经网络。与传统的深度学习模型（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）不同，GNNs能够捕获图数据中的节点特征、边特征以及图的整体结构信息。这使得GNNs在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域具有广泛的应用...
【Pytorch神经网络理论篇】 32 PNASNet模型：深层可分离卷积+组卷积+空洞卷积
1 PNASNet模型简介 PNASNet模型是Google公司的AutoML架构自动搜索所产生的模型，它使用渐进式网络架构搜索技术，并通过迭代自学习的方式，来寻找最优网络结构。即用机器来设计机器学习算法，使得它能够更好地服务于用户提供的数据。该模型在ImageNet数据集上Top-1准确率达到82.9%，Top-5准确率达到96。2%，是目前最好的图片分类模型之一。 ....
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