图神经网络通用框架 —— NLNN非局部神经网络

前言

大家好，我是阿光。

本专栏整理了《图神经网络》，内包含了不同图神经网络的原理以及相关代码实现，详细讲解图神经网络，理论与实践相结合，如GCN、GraphSAGE、GAT等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码+数据集。

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🚨 我的项目环境：

在图像任务当中，常用卷积运算CNN来进行提取图像的纹理信息，每个卷积核通过共享参数来处理一张图像的局部特征，如果要提取更大的物体信息，那么就需要通过增大卷积核以及不断堆叠大的卷积核来实现。

在这里插入图片描述

对于文本任务，常用循环神经网络RNN来提取语义信息，想要捕捉高层次的语义信息就需要捕捉长时间依赖，也就是要考虑长文本信息。

这二者都是在处理局部淋雨信息，无法捕捉全局以及长程依赖关系，目前提出了NLNN非局部神经网络，能够将非本地操作作为捕获

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