网站介绍：30th Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2016)文章目录一、介绍 优势：二、模型三、缺点用于图结构化数据的神经网络——扩散神经网络。该网络可从图结构化数据中获得基于扩散的特征表示。基于此，可实现节点的分类。优点：可以获得同构结构下不变的图结构的潜在表示。可以以张量运算的方式在GPU上进行预测和学习。在节点分类任务中的表现优于概率关系模型和基于图的核方法。一、介绍 通过引入“扩散卷积 diffu_dcnns
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