图神经网络方面可投的会议

我可以为您提供以下图神经网络方面可投的会议：

1. International Conference on Learning Representations (ICLR)
2. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
3. International Conference on Computer Vision (ICCV)
4. European Conference on Computer Vision (ECCV)
5. Neural Information Processing Systems (NeurIPS)
6. International Conference on Machine Learning (ICML)
7. AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)
8. International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)
9. Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS)
10. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)

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相关问题

图卷积神经网络方面级情感分析

图卷积神经网络在情感分析方面的应用是通过利用卷积神经网络从初始的多视图特征中自动学习深度特征，并降低维数，以获得更好的情感分析能力。这种方法可以通过基于可解释规则的多视图Takagi-Sugeno-Kang模糊系统(MV-TSK-FS)来进一步提高效果。通过这种方式，可以更准确地识别文本中的情感信息，并进行情感分析。

如果你对该方面的具体实现感兴趣，可以参考一些相关的研究和代码。例如，你可以访问这篇文章中提供的链接，了解更多关于情感分析使用图卷积神经网络的内容：

此外，你还可以访问这个GitHub仓库，其中提供了一个用于情感分析的双向长短时记忆网络与图卷积网络的结合模型的代码实现，可能对你的研究和实践有所帮助：

图神经网络在自动驾驶方面的发展史

图神经网络在自动驾驶方面的发展史可以追溯到近年来的研究和应用。以下是图神经网络在自动驾驶方面的发展历程：

1. 初始阶段：最初，自动驾驶系统主要依赖传统的计算机视觉方法，如特征提取和目标检测。这些方法在处理图像和视频数据时表现出色，但对于处理复杂的场景和环境仍存在一定的局限性。

2. 图像分割和语义分割：随着深度学习的兴起，图神经网络开始应用于自动驾驶中的图像分割和语义分割任务。通过使用卷积神经网络（CNN）和图卷积神经网络（GCN），可以实现对道路、车辆、行人等不同类别的像素级别分割，从而提高自动驾驶系统对环境的理解能力。

3. 目标检测和跟踪：图神经网络也被广泛应用于自动驾驶中的目标检测和跟踪任务。通过使用一些基于图的模型，如图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT），可以实现对车辆、行人、交通标志等目标的准确检测和跟踪，从而提高自动驾驶系统的感知能力。

4. 场景理解和决策：图神经网络还可以用于自动驾驶系统中的场景理解和决策任务。通过将道路、车辆、行人等元素建模为图结构，并使用图神经网络进行图表示学习和图推理，可以实现对复杂交通场景的理解和决策，从而提高自动驾驶系统的规划和控制能力。

5. 强化学习和路径规划：最近，图神经网络也开始应用于自动驾驶系统中的强化学习和路径规划任务。通过将环境建模为图结构，并使用图神经网络进行状态表示和动作选择，可以实现自动驾驶系统的智能决策和路径规划，从而提高系统的安全性和效率。