图卷积网络入门：数学基础与架构设计
数据是对现实世界的抽象表征。物理现象、人类行为模式以及自然规律都可以通过数据结构进行编码和表示。通过实现各类算法和模型，可以挖掘数据中的隐含模式，提取具有实际意义的非平凡信息。卷积神经网络（CNN）专门处理具有网格结构的数据（如图像），循环神经网络（RNN）则针对序列数据（如时间序列或文本）进行建模。这些模型的共同特点在于它们所处理的数据具有规则的结构特征。对于具有不规则结构的图数据而言，其模式....
图注意力网络入门：从数学理论到到NumPy实现
图神经网络(GNNs)已经成为学习图数据的标准工具箱。gnn能够推动不同领域的高影响问题的改进，如内容推荐或药物发现。与图像等其他类型的数据不同，从图形数据中学习需要特定的方法。正如Michael Bronstein所定义的:这些方法基于图形上的某种形式的消息传递，允许不同的节点交换信息。为了完成图上的特定任务（节点分类，链接预测等），GNN层通过所谓的递归邻域扩散（或消息传递）来计算节点和边缘....
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