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图神经网络教程2——循环图神经网络-1
循环图神经网络(Recurrent Graph Neural Network,RGNN)。在标准神经网络中,连续的学习权重层用于从输入张量中逐步提取更高级别的特征。在用于计算机视觉的神经网络中,低级特征(如短直线和曲线)的存在是由较早的层识别的,而高级特征(如复合形状)的存在是由较晚的层识别的。在被这些顺序层处理之后,所产生的高级特征可以提供给softmax层或单个神经元,以进行分类、回归或一些其

到底了