图神经网络的历史早在深度学习时代来临之前的2005年，图神经网络就已经出现了。一般来说，图神经网络旨在通过人工神经网络的方式将图和图上的节点（有时也包括边）映射到一个低维空间。也就是学习图和节点的低维向量表示。这个目标常被称为图嵌入或者图上的表示学习，反之，图嵌入和图表示学习并不仅仅包含图神经网络这一种方式。 早期的图神经网络采用递归神经网络，的方式。利用节点的邻接点和边递归的更新状态。直到到达不
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2023-09-17 11:31:18
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NAFS: A Simple yet Tough-to-beat Baseline for Graph Representation Learning（图嵌入）最近，图神经网络(gnn)通过利用图结构和节点特征的知识，在图表示学习中表现出突出的性能。然而，它们中的大多数都有两个主要的限制。首先，gnn可以通过堆叠更多的层来学习更高阶的结构信息，但由于过度平滑问题，无法处理大深度。其次，由于计算开销
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2023-10-20 12:53:14
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大家好！我是Charmve，随着该领域的成熟，图神经网络论文的数量也在增长，作者仔细研究了一些科学应用，并收集了几篇发表在Nature上的GNN论文。我们周围的很多信息都可以用图表来表示。一个例子是城市道路网络，其中交叉口是节点，道路是链接。另一个是调控网络，它描述了不同基因如何相互作用以增强或抑制某些细胞功能。图神经网络（GNN）可以处理基于图的信息以进行预测。在在 2022 年 3 月 23
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2024-01-11 17:32:45
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对机器学习深度学习已经神往已久，奈何数学太差，一直搞不懂原理，虽然研一学了大量相关课程，甚至都做了相关的实验和比赛，但其实自己知道对其的了解的掌握几近于无，这不单单是直接拿来现成的网络去应用上，也不是去改改参数，解决了某个问题就能够说自己掌握的。隔了一段时间零零散散的了解之后也要正式开始系统的学习了。故而记录下自己比较认可的文章，仅仅是我看过的觉得入门不错的文章，涵盖面极窄，但一定比较不错。 嗯首
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2024-01-06 20:20:17
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访问【WRITE-BUG数字空间】_[内附完整源码和文档]车辆路径规划问题（VRP）是运筹优化领域最经典的优化问题之一。在此问题中，有若干个客户对某种货物有一定量的需求，车辆可以从仓库取货之后配送到客户手中。客户点与仓库点组成了一个配送网络，车辆可以在此网络中移动从而完成配送任务。在求解此问题过程中，需要优化的决策变量为每个客户的配送任务应该分配到哪一辆车上，以及每辆车完成客户配送任务的先后顺序，
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2023-11-03 13:44:54
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cs224w 2-2 Traditional Feature-based Methods-Line边层级上节课我们介绍了关于节点相关的基础知识，这节课我们将关注于**“边”**。任务：利用现有的链接来预测新的链接的产生；我们需要评估所有为连接的节点对；并对他们进行排序，排名前K个为我们的预测结果；这里的重点是 “节点对” 特征的设计，我们可以将点A和点B的特征融合起来来作为“节点对”， 但失去了点
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2024-01-12 07:13:47
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1、文章信息《Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting》。2017年第二十七届IJCAI国际人工智能联合会议的一篇会议论文，作者是北京大学数学科学学院的一名博士生余冰,被引53次。（可能是由于非专业计算机，里面的很多计算机的东西介绍的比较模糊，且更偏
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2024-01-11 10:54:27
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文献调研-图神经网络改进算法异构图神经网络参考方法数据集实验 异构图神经网络参考Chuxu Zhang, Dongjin Song, Chao Huang, Ananthram Swami, and Nitesh V. Chawla. 2019. Heterogeneous Graph Neural Network. In Proceedings of the 25th ACM SIGKDD I
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2023-12-15 12:34:20
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文章目录一、网络模型设计目的二、网络模型设计的重点三：网络模型设计的形式3.1 3*3和1*1的卷积(应用模型：ResNet)3.2 分组卷积（ResNeXt）3.3 可分离卷积（MobileNet-v1、v2）3.4 通道混洗（ShuffelNet）3.5 像素混洗 一、网络模型设计目的1、为了节省设备存储空间，让神经网络在更小计算力的设备上运行。同样价格的PC和移动设备下，PC机的计算力要比
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2023-08-06 15:26:30
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摘要：快速随机探索树（RRT）及其变体由于能够快速有效地探索状态空间而非常流行。然而，它们对初始解很敏感，收敛到最优解的速度很慢，这意味着它们需要消耗大量内存和时间来找到最优路径。在许多应用中，如功率/燃料有限的自动驾驶汽车，快速找到一条短路径至关重要。为了克服这些局限性，我们提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的最优路径规划算法，即神经RRT*（NRRT*）。NRRT*
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2023-10-18 07:22:52
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一，路径规划是什么在机器人导航中控制机器人从A点移动到B点时，形成的一条让机器人走的又快又好的路线，就叫路径规划。路径规划有两个过程：1，路径规划：使用A* RRT* 等算法在（栅格地图，四/八叉图 ，RRT地图等）搜索一条从A点到B点的路径，由离散点组成。2，轨迹规划：将路径规划形成的离散点用光滑的线条连接起来（多项式 B样条）二，轨迹是什么样的轨迹一般用N次多项式（polynominal）表示
原创
2023-05-18 14:05:53
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文章目录一、理论基础1、神经网络算法（1）生成初始种群（2）权重矩阵（3）偏置算子（4）激活函数算子2、NNA算法流程图二、仿真实验与结果分析1、函数优化2、工程优化三、参考文献 一、理论基础1、神经网络算法文献[1]的研究以生物神经系统和人工神经网络为灵感，提出了一种求解复杂优化问题的元启发式优化算法——神经网络算法(Neural network algorithm, NNA)，它是基于人工神
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2023-10-27 07:41:48
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Task3概览：在图任务当中，首要任务就是要生成节点特征，同时高质量的节点表征也是用于下游机器学习任务的前提所在。本次任务通过GNN来生成节点表征，并通过基于监督学习对GNN的训练，使得GNN学会产生高质量的节点表征。主要内容为：经典图神经网络（GCN、GAT）的原理基准数据集介绍与使用基于图卷积层的节点预测任务实战对比实验结果分析一、经典图神经网络（GCN、GAT）的原理图神经网络有很多种不同的
## BP神经网络路径规划的实现流程
### 1. 问题描述与数据准备
首先，我们需要明确问题的背景和目标。路径规划是指在给定的地图和起始点、目标点的情况下，找到一条从起始点到目标点的最短路径。BP神经网络是一种用于解决分类和回归问题的机器学习模型，可以通过训练来学习特征和权重，从而实现路径规划。
在开始实现之前，我们需要准备好相关的数据。通常，我们需要一个数据集，其中包含了地图的信息、起始点
原创
2023-08-18 12:25:01
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路径规划入门学习之随机生成栅格地图前言一、栅格地图二、随机生成栅格地图1.随机数创建m*n矩阵地图2.完整代码3. 所生成的地图总结 前言机器人的路径规划问题是运动规划中的一个重要问题，具有广泛的应用价值和研究价值。本人从今天开始学习机器人的路径规划问题，写文章用于记录学习的过程和遇到的一些问题，也希望能得到一些大佬的指点，大家共同进步。一、栅格地图栅格地图是机器人路径规划问题中一种常用的地图建
文章目录1. 简介2. 使用TensorFlow2实现FGSM2.1 导包2.2 数据准备2.3搭建MLP模型并训练2.4 实现Fast Gradient Sign Method2.5 定义绘图函数2.6 在测试集上添加扰动查看效果2.7 查看准确率变化 1. 简介FGSM(Fast Gradient Sign Method)由Ian J. Goodfellow等人于2015年提出，论文地址【h
作者：[美]霍布森·莱恩，科尔·霍华德在学习神经网络之前，我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。一、感知机数字感知机的本质是从数据集中选取一个样本（example），并将其展示给算法，然后让算法判断“是”或“不是”。一般而言，把单个特征表示为xi，其中i是整数。所有特征的集合表示为
，表示一个向量：
学习内容：了解人工神经网络的定义、历史和分类，学习细胞神经网络的基本结构，翻译文章《Cellular Neural Networks: Theory》中的section1和section2并通过MATLAB绘制文章中的Fig5。笔记：什么是人工神经网络？人工神经网络（Artificial Neural Networks,简写成ANNs)，是对人脑或自然神经网络若干基本特性的抽象和模拟。人工神经网络
路径规划算法传统路径规划算法模拟退火算法人工势场算法模糊逻辑算法禁忌搜索算法智能仿真算法蚁群算法遗传算法人工神经网络粒子群算法总结 传统路径规划算法传统路径规划算法有：人工势场算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、模糊逻辑算法等。模拟退火算法模拟退火算法(Simulated Annealing，简称SA）诞生之初是用于求解复杂系统的能量分布问题lS。美国 IBM 公司物理学家S.Kirkpatric
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2024-01-12 12:04:39
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1. 基本原理A*算法的本质是广度优先的图搜索.意在寻找一个从起点到目标节点的最短路径.A*算法在Dijkstra的基础上加入了启发式变量,一般用启发式距离(两点的直线距离)表示.启发式距离2. 算法伪代码本伪代码摘取自Principles of Robot Motion其中O代表优先队列,C存放着已访问过的节点.3. 关键C++代码剖析先来看看A*算法运行的最终结果吧首先先创建一个类代表节点(省
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2023-10-22 07:46:54
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