式
摘要：
1.概述
2.Geodesic Convolutional Neural Network 的节点特征更新公式 3.应用和影响 正文：
1.概述
Geodesic Convolutional Neural Network（地理度量卷积神经网络）是一种处理图形数据的机器学习模型。它在处理非欧几里得数据（如曲线和曲面）时具有强大的能力，因此在计算机视觉、图像处理、自然语言处理等领域中得到了广泛应用。
2.Geodesic Convolutional Neural Network 的节点特征更新公式 Geodesic Convolutional Neural Network 的节点特征更新公式如下： $f_{t+1}(x) = f_t(x) + alpha sum_{i in mathcal{N}(x)} g(x,i) odot f_t(i)$ 其中，$f_{t+1}(x)$表示在第 t+1 层的节点 x 的特征，$f_t(x)$表示在第 t 层的节点 x 的特征，$alpha$是学习率，$odot$是元素乘法，
$mathcal{N}(x)$表示节点 x 的邻居集合，$g(x,i)$是节点 x 和节点 i 之间的连接权重。
3.应用和影响
Geodesic Convolutional Neural Network 在处理非欧几里得数据时具
有强大的能力，因此在计算机视觉、图像处理、自然语言处理等领域中得到了广泛应用。它的节点特征更新公式使得它能够有效地处理图形数据的局部特征，从而提高了模型的准确性和效率。
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