第十三周
$$\gdef \sam #1 {\mathrm{softargmax}(#1)}$$
$$\gdef \vect #1 {\boldsymbol{#1}} $$
$$\gdef \matr #1 {\boldsymbol{#1}} $$
$$\gdef \E {\mathbb{E}} $$
$$\gdef \V {\mathbb{V}} $$
$$\gdef \R {\mathbb{R}} $$
$$\gdef \N {\mathbb{N}} $$
$$\gdef \relu #1 {\texttt{ReLU}(#1)} $$
$$\gdef \D {\,\mathrm{d}} $$
$$\gdef \deriv #1 #2 {\frac{\D #1}{\D #2}}$$
$$\gdef \pd #1 #2 {\frac{\partial #1}{\partial #2}}$$
$$\gdef \set #1 {\left\lbrace #1 \right\rbrace} $$
% My colours
$$\gdef \aqua #1 {\textcolor{8dd3c7}{#1}} $$
$$\gdef \yellow #1 {\textcolor{ffffb3}{#1}} $$
$$\gdef \lavender #1 {\textcolor{bebada}{#1}} $$
$$\gdef \red #1 {\textcolor{fb8072}{#1}} $$
$$\gdef \blue #1 {\textcolor{80b1d3}{#1}} $$
$$\gdef \orange #1 {\textcolor{fdb462}{#1}} $$
$$\gdef \green #1 {\textcolor{b3de69}{#1}} $$
$$\gdef \pink #1 {\textcolor{fccde5}{#1}} $$
$$\gdef \vgrey #1 {\textcolor{d9d9d9}{#1}} $$
$$\gdef \violet #1 {\textcolor{bc80bd}{#1}} $$
$$\gdef \unka #1 {\textcolor{ccebc5}{#1}} $$
$$\gdef \unkb #1 {\textcolor{ffed6f}{#1}} $$
% Vectors
$$\gdef \vx {\pink{\vect{x }}} $$
$$\gdef \vy {\blue{\vect{y }}} $$
$$\gdef \vb {\vect{b}} $$
$$\gdef \vz {\orange{\vect{z }}} $$
$$\gdef \vtheta {\vect{\theta }} $$
$$\gdef \vh {\green{\vect{h }}} $$
$$\gdef \vq {\aqua{\vect{q }}} $$
$$\gdef \vk {\yellow{\vect{k }}} $$
$$\gdef \vv {\green{\vect{v }}} $$
$$\gdef \vytilde {\violet{\tilde{\vect{y}}}} $$
$$\gdef \vyhat {\red{\hat{\vect{y}}}} $$
$$\gdef \vycheck {\blue{\check{\vect{y}}}} $$
$$\gdef \vzcheck {\blue{\check{\vect{z}}}} $$
$$\gdef \vztilde {\green{\tilde{\vect{z}}}} $$
$$\gdef \vmu {\green{\vect{\mu}}} $$
$$\gdef \vu {\orange{\vect{u}}} $$
% Matrices
$$\gdef \mW {\matr{W}} $$
$$\gdef \mA {\matr{A}} $$
$$\gdef \mX {\pink{\matr{X}}} $$
$$\gdef \mY {\blue{\matr{Y}}} $$
$$\gdef \mQ {\aqua{\matr{Q }}} $$
$$\gdef \mK {\yellow{\matr{K }}} $$
$$\gdef \mV {\lavender{\matr{V }}} $$
$$\gdef \mH {\green{\matr{H }}} $$
% Coloured math
$$\gdef \cx {\pink{x}} $$
$$\gdef \ctheta {\orange{\theta}} $$
$$\gdef \cz {\orange{z}} $$
$$\gdef \Enc {\lavender{\text{Enc}}} $$
$$\gdef \Dec {\aqua{\text{Dec}}}$$
演讲A部分
在本节中，我们讨论传统卷积神经网络的体系结构和卷积。 然后，我们扩展到图域。 我们了解图的特征并定义图卷积。 最后，我们介绍频谱图卷积神经网络，并讨论如何执行频谱卷积。
演讲B部分
本节涵盖了图卷积网络（GCN）的完整范围，从通过光谱网络实现光谱卷积开始。 然后，它提供了模板匹配的其他卷积定义对图的适用性的见解，从而形成了空间网络。 详细介绍了采用这两种方法的各种体系结构及其相应的优缺点，实验，基准和应用。
实习
在本节中，我们介绍图卷积网络（GCN），它是一种利用数据结构的架构。 实际上，GCN的概念与自我注意密切相关。 在了解了GCN的一般符号，表示形式和等式之后，我们深入研究了一种特定类型的GCN（称为残余门控GCN）的理论和代码。
Shengkun Tang