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图卷积网络的介绍 图卷积网络是一种用于图像和图形数据的深度学习模型,它可以将图像和图形数据转换为图形结构,并利用卷积操作对其进行处理。与传统的卷积神经网络不同,图卷积网络可以处理任意形状的数据,包括不规则的、非欧几里得的数据。它是一种强大的工具,可以用于图像分类、物体检测、语义分割等任务。 图卷积网络的结构 图卷积网络的结构由多个卷积层和池化层组成。每个卷积层都包含一个卷积核,用于提取图像或图形数据的特征。池化层用于降低数据的维度,从而减少计算量和内存使用。 图卷积网络的训练 图卷积网络的训练
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