图神经网络基础–超大图上的节点表征学习注：此节文章翻译并整理自提出Cluster-GCN的论文：Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Network引言图神经网络已经成功地应用于许多节点或边的预测任务，然而，在超大图上进行图神经网络的训练仍然具有挑战。普通的基于SGD的
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2023-10-12 23:27:10
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Abstract本人能力有限，本篇文章只介绍图神经网络的结构，不涉及具体的训练过程和原理参考（侵权则删）1.简介针对图而言，信息有两大类，一类为节点，一类为边，为了结构分析简洁，我们这里只考虑无向图。图的节点包含了一个节点的状态，我们用x（i）表示节点i的特征信息，用l（i）表示每个节点的状态，用l（i，j）表示节点i和节点j连接的边的状态（如果有边）。节点的特征x，我们可以假设一个函数f，通过模
1.在线版本的NN-SVG 2.在线Latex编辑器 只需要修改init文件的目录即可。看其与相应的letax文件之间的关系。自己参考上述元码所实现的相关网络结构 参考的github源代码： https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet 3.使用viso进行神经网络图片的绘制 &n
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2023-05-27 09:36:27
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A Gentle Introduction to Graph Neural Networks一、 什么样的数据最自然地表达为一个图形，以及一些常见的例子图的基本知识所谓图就是实体间的关系（A graph represents the relations (edges) between a collection of entities (nodes).） 顶点用黄色来表示，用向量来表示（6个值），高
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2023-10-13 23:04:31
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文章目录1. 非线性假设2. 神经元和大脑3. 模型表示I4. 模型表示II5. 特征和直观理解I6. 样本和直观理解II7. 多类别分类 神经网络最初是一个生物学的概念，一般是指大脑神经元、触点、细胞等组成的网络，用于产生意识，帮助生物思考和行动，后来人工智能受神经网络的启发，发展出了人工神经网络。 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简
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2023-08-31 07:17:36
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一、神经网络与卷积神经网络这里我们构建一个两层神经网络，理论上两层神经网络已经可以拟合任意函数。这个神经网络的结构如下图：首先去掉图1中一些难懂的东西，如下图： 1. 输入层在例子中，输入层是坐标值，例如（1,1），这是一个包含两个元素的数组，也可以看作是一个 1×2 的矩阵。输入层的元素维度与输入量的特征息息相关，如果输入的是一张 32×32 像素的灰度图像，那么输入层的维度就是 32×32。
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2023-08-07 14:08:41
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利用TensorFlow（TF），本项目实现了一个基于full convolution stack、inception v2 module等模块的图片分类网络，纵向共包含10层包含参数的层，采用自己搭建的卷积层。对于dset1与dset2两个数据集采用同样的网络结构，分别进行训练。最终在dset1验证集（约含900张图，下同）上的Top1分类准确率约为0.52，在dset2验证集上的Top1准确率
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2023-11-23 20:48:04
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LSTM神经网络图是一种特殊的循环神经网络，主要用于处理和预测时间序列数据。LSTM全称为Long Short-Term Memory，其结构相比传统的循环神经网络更加复杂，可以更好地解决梯度消失和爆炸的问题，适用于长期依赖关系的建模。
### LSTM神经网络结构
LSTM神经网络由多个门控单元组成，包括输入门、遗忘门、输出门和细胞状态。这些门控单元帮助网络决定哪些信息需要保留，哪些需要遗忘
好像还挺好玩的GAN2——Keras搭建DCGAN利用深度卷积神经网络实现图片生成注意事项学习前言什么是DCGAN神经网络构建1、Generator2、Discriminator训练思路实现全部代码 注意事项该博客已经有重置版啦，重制版代码更清晰，效果更好一些：学习前言我又死了我又死了我又死了！什么是DCGANDCGAN的全称是Deep Convolutional Generative Adve
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2023-11-27 10:08:49
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更好的理解分析深度卷积神经网络 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具摘要：深度卷积神经网络（CNNs）在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破， 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试，这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的，在本文中，提出了一个可视化分析系统，CNNVis，帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。关键词
图神经网络中的注意力机制本文讨论了 GNN 中常用的注意力机制，相关论文有：Graph Attention NetworksHow Attentive are Graph Attention NetworksMasked Label Prediction: Unified Message Passing Model for Semi-Supervised ClassificationGraph A
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2023-09-11 21:12:27
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一、 NN-SVG（三种模型） 这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是一位来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室的人开发的, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。github地址：https://github.com/zfrenchee画图工具体验地址：http://alexlenai
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2023-06-08 11:56:00
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1 # 1、导包
2 import paddle.fluid as fluid
3 import paddle
4 import time
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6 start = time.time()
7
8
9 def test_program(exe, feeder, program, fetch_list, reader):
10 """
11 测
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2023-10-31 11:38:19
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1、Microsoft VS code 开发集成环境，优于VS2、Floydhub 深度学习云平台3、神经网络P图http://new.qq.com/omn/20180413/20180413A0TPBJ.html用VGG搭建twopass算法预处理 剪切粘贴one-pass 大致调整外来元素的色彩和质地，和画中语义相似的部分对应。要在神经网络的每一层，分别找到相邻最近的神经补丁，和粘贴部分的神经
本文作者基于代码实现系统的思路，详细阐述了 DRAW 的概念、架构和优势等。 [ 导读 ]最近，谷歌 DeepMInd 发表论文（DRAW: A Recurrent Neural Network For Image Generation），提出了一个用于图像生成的递归神经网络，该系统大大提高了 MNIST 上生成模型的质量。为更加深入了解 DRAW，本文作者基于 Eric Jang 用
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2023-11-24 06:33:44
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摘要 我们训练了一个大型的、深层的卷积神经网络，将ImageNet lsvrc-2010比赛中的120万张高分辨率图像分类为1000个不同的类别。在测试数据上，我们实现了前1位和前5位错误率分别为37.5%和17.0%，这比以前的先进水平要好得多。神经网络，有6000万个参数和65万个神经元，由五个卷积层组成，其中一些是最大池化层，三个完全连接的
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2023-12-13 07:54:15
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1 import tensorflow as tf
2 import numpy as np
3 import matplotlib.pyplot as plt
4
5 #创建一个input数据，-1到1之间300个数，[:,np.newaxis]把x_data变成300维的
6 x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]
7 #添加噪点，
概述循环神经网络（RNN）用于处理序列标注等问题，在自然语言处理、语音识别等有很广泛的用途。LSTM和GRU是目前使用最广泛的两个循环神经网络的模型变种，TensorFlow中已经把这些常用的模型封装的很好，但是在实际工作中，我们经常需要根据需求的不同对LSTM或者GRU进行一些修改，甚至需要重新实现一种RNN模型，本篇文章主要带领读者分析了解一下TensorFlow中RNN系列模型的实现原理，让
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2023-12-24 11:32:42
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1.多层前馈神经网络 首先说下多层前馈神经网络，BP算法，BP神经网络之间的关系。多层前馈（multilayer feed-forward）神经网络由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成，后向传播(BP)算法在多层前馈神经网络上面进行学习，采用BP算法的（多层）前馈神经网络被称为BP神经网络。给出一个多层前馈神经网络的拓扑结构，如下所示： 图1 多层前馈神经网络 神经网络的拓扑
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2023-12-11 20:57:57
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1. LSTM与RNN的区别1.1 RNN 网络结构图 1（上）为逻辑结构图，（下）为实际细节图可以看到，RNN的结构比较简单，值得关注的点就是相邻两个时刻的神经细胞单元会相互共享隐藏层的信息。但是RNN很容易在时间序列过长的时候产生梯度爆炸和梯度消失的问题。大家如果想详细了解RNN的相关结构解释和计算，可以参考我的上一篇文章RNN网络详解，在【RNN网络详解】一文中，我详细分析了RNN分享权重的
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2023-06-18 15:23:05
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