Рисунок нейронной сети (график нейронная сеть, GNN)

Предупреждение: Данная статья является блоггером оригинальной статьи, следовать CC 4.0 BY-SA авторского соглашения, воспроизведенный, пожалуйста , приложите ссылку первоисточника и это утверждение.

Эта ссылка: https://blog.csdn.net/you_jinpeng/article/details/102762809

Ссылка URL: https: //www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_neural_network_1.html
название бумаги «Всесторонний обзор по Graph нейронных сетей »

Рисунок нейронной сети (график нейронная сеть, GNN)

Выведение Несущая рама

Для неправильной диаграммы (рис относится к правилу с той же картиной) свертки (скрытое требование к состоянию после свертки), мы можем на основе окружающих его узлы и ребрах для подсчета информации, предположит, что узел ① владеть скрытыми функциями $x_v$② особенности вокруг узла $x_co [v]$ на узле ③ вокруг скрытого слоя $x_ne[v]$ побочные функции подключены к ④ $H_ {п} ^ {т} е [v]$ , то узел может быть вычисленапредположениичто ток скрытысоответствии с некоторой функцией F, то есть

как использовать эти скрытые после вычисления скрытых это?
На этот раз мы можем установить другую функцию гчтобы описатькак адаптироваться к задаче внизтечению. К ним относятся:
$o_{v}=g(h_{v},x_{v})$ , Где г также известен как частичная функция вывода.

Так как найти функцию Ф? Мы можем использовать нейронную сеть для автоматического поиска для этой функции, как показано ниже. Кроме того, аналогично F, G может быть выражен с помощью нейронной сети.

Тщательно наблюдать связь между этими двумя моментами, она тесно связана с электрической схемой. Например, в момент времени T1, статуса узла , принимающего время скрытый от узла 3, потому что соседний узел 3 и узлом 1. До времени Tn, каждый узел сходимости не скрыты позади каждого узла соединен с выходом о г полученного узла.

Для различных рисунков, время сходимости может быть различным, так как время сходимости на два разности р- норм меньше, чем пороговое значение ε определяется, такие как:
$|| Н ^ {Т + 1} || _ {2} + || Н ^ {т} || _ {2} <\ varepsilon$
, которые достигли определенного порога, мы определиличто наш конец сужающейся.

Теория неподвижной точки банахово

В частности , не понимает, может относиться к этому URL - адресу: https: //www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_neural_network_1.html

ввел матрицу Якоби (якобиан Matrix) срок штраф может быть завершен, конкретная формула см ссылки ссылки.