图卷积（1）——从欧式空间到非欧式空间

图卷积（1）——从欧式空间到非欧式空间 普通卷积神经网络 多维欧式空间 局部空间响应 卷积参数共享 活性卷积 一般卷积神经网络处理的数据都是规则排序，输入维度固定的，比如语音序列、图像像素或者视频帧，每一次卷积都是对每个处在规则空间内的数据进行聚合，并且聚合时的参数（卷积核）是一样的。当处于欧式空间内的数据发生了一些偏移，则可以采用活性卷积。 双线性插值法 采用双线性插值法，在离散坐标下，通过插值

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