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本文的作者来自中科院自动化所以及中科院大学人工智能学院。
为了拓展卷积操作到非欧图结构，本文提出了structure-aware convolution（结构感知卷积）将非欧式图与欧式图结构之间的差别抹平。从技术上讲，结构感知卷积中的滤波器被推广到单变量函数，该单变量函数能够聚合具有不同拓扑结构的局部输入。由于单变量函数需要确定无数个参数，所以使用函数逼近理论近似代替单变量函数，最终建立起模型Structure-Aware Convolutional Neural Networks(SACNNs)。在11个数据集上的大量实验有力地证明，SACNNs在各种机器学习任务上表现优于现有模型，包括图像分类和聚类、文本分类、基于骨架的动作识别、分子活动检测和出租车流量预测。

Model

Structure-aware convolution

卷积本质上是一个局部输入和滤波器之间的聚合运算。在实际应用中，局部输入不仅涉及输入值，还涉及拓扑结构（狭义的卷积只能聚合网格结构的拓扑图），因此需要泛化filter到一个单变量函数来聚合不同的拓扑结构。首先，用一维数据来阐释这种泛化。

其中，

本文标签： 神经网络 论文 Structure Aware Networks

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