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使用graph来表示对象之间的复杂关系和依赖关系，然而graph数据的复杂已有的机器学习算法很难处理，所以使用深度学习方法来处理。此外还讨论图神经网络跨各种领域的应用、总结开源代码、数据集和图神经网络评价指标。最后给出可能的研究方向。然而graph与图像不
S. K. Roy, G. Krishna, S. R. Dubey, B. B. Chaudhuri HybridSN: Exploring 3-D–2-D CNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Cl
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。而对于卷积神经网络
它使得机器学习实现众多应用，拓展了人工智能的领域范畴，给人工智能能以璀 璨未来。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维 度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。类似的，全连接神经网络的损失 函数以及参数的优化过
# from_tensor_slices函数使输入特征和标签值一一对应。train_loss_results = [] # 将每轮的loss记录在此列表中，为后续画loss曲线提供数据。loss_all = 0 # 每轮分4个step，loss_all记录
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