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Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects
近日,DeepMind 和谷歌联合进行了一项研究,该研究提出了一种执行相似性学习的新型强大模型——图匹配网络(GMN),性能优于 GNN 和 GCN 模型。该论文已被 ICML 2019 接收。 DeepMind 和谷歌的这项新研究聚焦检索和匹配图结构对象这一极具挑战性的问题,做出了两个重要贡献。 首先,研究者展示了如何训练图神经网络(GNN),使之生成可在向量空间中执行高效相似性推理的图嵌入。其次,研究者提出了新型图匹配网络模型(GMN),该模型以一对图作为输入,通过基于跨图注意力的新型匹配
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-05-07
文件大小:1048576
提供者:
pierian_d
多篇计算机论文+源代码
附件里面包含多篇计算机的本科毕业论文文档,大部分都文件都含有源代码,具有一定的参考价值,可以参考参考。
所属分类:
其它
发布日期:2020-06-12
文件大小:16777216
提供者:
weixin_45116505