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- ¿Qué es una red neuronal wavelet??
- Es GNN mejor que CNN?
- Cómo GNN es diferente de CNN?
- ¿Qué es la red neuronal basada en gráficos??
¿Qué es una red neuronal wavelet??
Wavelet Networks es una nueva clase de redes que combinan las redes neuronales sigmoides clásicas (NNS) y el análisis Wavelet (WA). WNS se ha utilizado con gran éxito en una amplia gama de aplicaciones. Sin embargo, falta un marco general aceptado para aplicar WNS de la literatura.
Es GNN mejor que CNN?
GNN es la solución a la limitación de las redes neuronales convolucionales (CNN) ya que los CNN fallan en los gráficos. Los CNN son muy útiles en tareas como clasificación de imágenes, reconocimiento de imágenes o detección de objetos.
Cómo GNN es diferente de CNN?
La principal diferencia entre CNNS y GNNS es que los CNN están especialmente construidos para operar con datos estructurados regulares (euclidianos), mientras que los GNN son la versión generalizada de CNN donde los números de las conexiones de los nodos varían y los nodos están desordenados (irregulares en estructuras no euclidas datos).
¿Qué es la red neuronal basada en gráficos??
Los GNN aplican el poder predictivo del aprendizaje profundo a estructuras de datos ricas que representan objetos y sus relaciones como puntos conectados por líneas en un gráfico. 24 de octubre de 2022 por Rick Merritt.
