Beginer入门：必须了解的有关图深度学习的所有知识

Beginer入门：必须了解的有关图论深度学习的所有知识

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机器学习风靡的今天，一旦科学与炒作赶上，它很可能会成为我们生活中一种常态。我们探索下一步的方法之一是采用新型的深度学习。Geometric Deep Learning。本文的重点是我们如何在图（graphs）上使用深度学习。

了解图学习所需的两个先决条件就是名称本身。图论与深度学习。这是您需要了解的所有内容，以了解其本质并为这两个想法建立直觉。

图论-速成课程

什么是图？

图，在图论的上下文中，是一种结构化的数据类型，它具有节点（实体信息）和边缘（保存信息节点之间的连接）。图是一种结构化数据的方式，但它本身也可以是数据点。图是非欧几里得数据的一种，这意味着它们以3D形式存在，与其他数据类型（如图像，文本和音频）不同。图可以具有某些属性，这些属性限制了可能对它们执行的操作和分析。

图的定义

首先，让我们介绍一些定义，在计算机科学中，我们大量讨论了称为图的数据结构：

他很可爱，我们叫他Graham

图可以在其边缘和/或节点上具有标签，让我们为Graham提供一些边缘和节点标签。